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-license: mit
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+---
+license: mit
+language:
+- ko
+metrics:
+- f1
+- accuracy
+base_model:
+- klue/bert-base
+pipeline_tag: text-classification
+---
+
+# ssunbear/bert-base-finetuned-ynat-v2
+
+이 모델은 "**부스트캠프 AI tech 7기 NLP - 주제 분류 프로젝트**"에서 제공한 비공식 데이터셋(klue/bert-base-ynat 가공 데이터)을 사용하여 [klue/bert-base](https://huggingface.co/klue/bert-base) 모델을 파인튜닝한 것입니다.
+
+## 모델 설명
+
+이 모델은 주제 분류를 위해 설계되었으며, 부스트캠프 AI 기술 과정에서 수집된 데이터를 기반으로 학습되었습니다. 대회에서 제공된 일부 데이터를 삭제 및 증강 처리하여 새롭게 재구성하였습니다. (저작권 문제로 비공식 데이터셋입니다.)
+
+## 성능
+
+- **F1 Score**: 0.8315
+- **Accuracy**: 0.8375
+
+## 사용 방법
+이 모델은 Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 쉽게 로드하고 사용할 수 있습니다:
+
+```python
+from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
+
+model_name = "ssunbear/bert-base-finetuned-ynat"
+
+# 모델과 토크나이저 로드
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+```
+
+## 훈련 데이터
+
+- 데이터 출처: 부스트캠프 AI tech 7기
+- 데이터 유형: 텍스트 분류용 비공식 데이터셋
+  
+## 라이센스
+모델은 비공식 데이터셋으로 훈련되었으며, 저작권 문제로 인해 공개되지 않은 데이터가 포함되어 있습니다.