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heloolkjdasklfjlasdf/
kobart_swear_change

gogamza/kobart-base-v1

finetune

mit

endpoints_compatible

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KoBART 기반 한국어 슬랭 번역기

이 모델은 KoBART를 파인튜닝하여 한국어 비속어를 표준어로 번역해주는 번역기입니다.

사용한 모델

SKT - KoBART

데이터셋

AI Hub의 텍스트 윤리검증 데이터를 사용하였습니다.

사용 예시

python

Input Text: 야이 미친놈아 꺼져
Generated Text: 이런, 제발 그만 좀 해줘.

학습 세부정보

하이퍼 파라미터(미완)

python

training_args = TrainingArguments(
)

학습 환경

•	GPU: NVIDIA RTX A5000
•	학습 시간: 약 3시간

학습 결과 (미완)

Step	Training Loss	Validation Loss
0	0.	0.0

사용 방법

모델은 입력 문장의 앞에 반드시 [순화] 토큰을 붙여야 올바르게 작동합니다.

python

import torch
from transformers import BartForConditionalGeneration, PreTrainedTokenizerFast

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("heloolkjdasklfjlasdf/slang-kobart").to(device)
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("heloolkjdasklfjlasdf/slang-kobart")

model.eval()

def refine_text(text):
    input_text = "[순화] " + text
    input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to(device)

    with torch.no_grad():
        output = model.generate(
            input_ids=input_ids,
            max_length=128,
            num_beams=5,
            early_stopping=True
        )

    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# ✅ 테스트 예시
print("🧨 원문:", "야이 미친놈아 꺼져")
print("✅ 순화:", refine_text("야이 미친놈아 꺼져"))

heloolkjdasklfjlasdf/kobart_swear_change

KoBART 기반 한국어 슬랭 번역기

사용한 모델

데이터셋

사용 예시

학습 세부정보

하이퍼 파라미터(미완)

학습 환경

학습 결과 (미완)

사용 방법

heloolkjdasklfjlasdf/
kobart_swear_change