transformers safetensors bert text-classification sentiment-analysis korean ko dataset:nsmc base_model:google-bert/bert-base-multilingual-cased base_model:finetune:google-bert/bert-base-multilingual-cased license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
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base_model: bert-base-multilingual-cased
datasets:
- nsmc
language:
- ko
library_name: transformers
license: mit
tags:
- text-classification
- sentiment-analysis
- korean
- bert
model_architecture: bert
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# Finetuned NSMC Sentiment Analysis Model

## 모델 설명
이 모델은 **NSMC (Naver Sentiment Movie Corpus)** 데이터셋을 사용하여 한국어 감정 분석을 위해 **BERT** 기반으로 파인튜닝된 모델입니다.  
주로 영화 리뷰와 같은 텍스트 데이터를 대상으로 긍정(positive) 또는 부정(negative) 감정을 분류합니다.

- **모델 아키텍처**: BERT (bert-base)
- **태스크**: 감정 분석 (Text Classification)
- **언어**: 한국어

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## 데이터셋
이 모델은 [NSMC (Naver Sentiment Movie Corpus)](https://github.com/e9t/nsmc) 데이터를 사용하여 학습되었습니다.
- **훈련 데이터 크기**: 약 150,000개 문장
- **평가 데이터 크기**: 약 50,000개 문장
- **라벨**: 
  - `0`: 부정 (Negative)
  - `1`: 긍정 (Positive)

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## 모델 사용 방법

### Hugging Face Transformers를 통한 사용
```python
from transformers import pipeline

# 파이프라인 생성
model_name = "blockenters/finetuned-nsmc-sentiment"
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model=model_name)

# 테스트 문장
test_sentence = "정말 최고의 영화였어요!"
result = sentiment_analyzer(test_sentence)

print(result)
# 예: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9876}]
