readme: ---
  language: ko        # <-- my language
  widget:
   - text: "장 전체가 폭락한 가운데 삼성전자만 상승세를 이어갔다. </s> 삼성전자"
  tags:
  - XLM-RoBERTa
  - KorFin-ASC
  - financial-sentiment-analysis
  - sentiment-analysis
  license:
  - apache-2.0
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  ## KorFinASC-XLM-RoBERTa
  Pretrained XLM-RoBERTA-Large transfered to the Finance domain on Korean Language.   
  See [paper](https://arxiv.org/abs/2301.03136) for more details.
  
  ## Data
  KorFinASC-XLM-RoBERTa is extensively trained on multiple datasets including KorFin-ASC, [Ko-FinSA](https://github.com/ukairia777/finance_sentiment_corpus), [Ko-ABSA](http://www.drbr.or.kr/datasets/view/?seq=20) and [ModuABSA](https://rlkujwkk7.toastcdn.net/73/NIKL_ABSA_2022_COMPETITION_v1.0.pdf).
  
  ## How to use.
  
  ```python
  >>> from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
  
  >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("amphora/KorFinASC-XLM-RoBERTa")
  >>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("amphora/KorFinASC-XLM-RoBERTa")
  
  >>> input_str = "장 전체가 폭락한 가운데 삼성전자만 상승세를 이어갔다. </s> 삼성전자"
  >>> input = tokenizer(input_str, return_tensors='pt')
  >>> output = model.generate(**input, max_length=20)
  
  ```
  