readme: # Usage
  ```python
  # import library
  import torch
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TextClassificationPipeline
  
  # load model
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jaehyeong/koelectra-base-v3-generalized-sentiment-analysis")
  model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("jaehyeong/koelectra-base-v3-generalized-sentiment-analysis")
  sentiment_classifier = TextClassificationPipeline(tokenizer=tokenizer, model=model)
  
  # target reviews
  review_list = [
  	'이쁘고 좋아요~~~씻기도 편하고 아이고 이쁘다고 자기방에 갖다놓고 잘써요~^^',
  	'아직 입어보진 않았지만 굉장히 가벼워요~~ 다른 리뷰처럼 어깡이 좀 되네요ㅋ 만족합니다. 엄청 빠른발송 감사드려요 :)',
  	'재구매 한건데 너무너무 가성비인거 같아요!! 다음에 또 생각나면 3개째 또 살듯..ㅎㅎ',
  	'가습량이 너무 적어요. 방이 작지 않다면 무조건 큰걸로구매하세요. 물량도 조금밖에 안들어가서 쓰기도 불편함',
  	'한번입었는데 옆에 봉제선 다 풀리고 실밥도 계속 나옵니다. 마감 처리 너무 엉망 아닌가요?',
  	'따뜻하고 좋긴한데 배송이 느려요',
  	'맛은 있는데 가격이 있는 편이에요'
  ]
  
  # predict
  for idx, review in enumerate(review_list):
    pred = sentiment_classifier(review)
    print(f'{review}\n>> {pred[0]}')
  ```
  ```
  이쁘고 좋아요~~~씻기도 편하고 아이고 이쁘다고 자기방에 갖다놓고 잘써요~^^
  >> {'label': '1', 'score': 0.9945501685142517}
  아직 입어보진 않았지만 굉장히 가벼워요~~ 다른 리뷰처럼 어깡이 좀 되네요ㅋ 만족합니다. 엄청 빠른발송 감사드려요 :)
  >> {'label': '1', 'score': 0.995430588722229}
  재구매 한건데 너무너무 가성비인거 같아요!! 다음에 또 생각나면 3개째 또 살듯..ㅎㅎ
  >> {'label': '1', 'score': 0.9959582686424255}
  가습량이 너무 적어요. 방이 작지 않다면 무조건 큰걸로구매하세요. 물량도 조금밖에 안들어가서 쓰기도 불편함
  >> {'label': '0', 'score': 0.9984619617462158}
  한번입었는데 옆에 봉제선 다 풀리고 실밥도 계속 나옵니다. 마감 처리 너무 엉망 아닌가요?
  >> {'label': '0', 'score': 0.9991756677627563}
  따뜻하고 좋긴한데 배송이 느려요
  >> {'label': '1', 'score': 0.6473883390426636}
  맛은 있는데 가격이 있는 편이에요
  >> {'label': '1', 'score': 0.5128092169761658}
  ```
  - label 0 : negative review
  - label 1 : positive review