감성 대화 말뭉치 (Korean Emotional Conversation Corpus, AI Hub)
한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 구축한 대화 기반 감정 레이블 데이터셋
데이터셋 출처: AI Hub 감성 대화 말뭉치
클래스 분포:
- 불안: 9,320
- 분노: 9,160
- 상처: 9,143
- 슬픔: 9,125
- 당황: 8,756
- 기쁨: 6,126

학습 설정

Epoch: 100 (최적 성능은 2~3 epoch 구간에서 관측)
Optimizer: AdamW
Learning rate: 5e-5
Batch size: train 32 / eval 64
Weight decay: 0.01
Mixed precision: FP16 (GPU)

성능

Validation set 기준:

Epoch	Training Loss	Validation Loss	Accuracy	F1 Macro
1	1.1211	1.1623	0.5613	0.5733
2	1.0241	1.1424	0.5789	0.5928
3	0.9386	1.1948	0.5789	0.5968
...	...	...	...	...
90	0.0077	5.2280	0.5727	0.5866
100	0.0008	5.3633	0.5654	0.5796

최고 성능 (F1 Macro ≈ 0.5968): Epoch 3
이후 epoch에서는 Validation Loss가 급격히 증가 → 과적합 경향

사용법

python

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-classification", model="MelissaJ/koelectra-emotion-6-emotion-base")
text = "그런일이 있으셨다니 매우 슬프시겠어요"
print(pipe(text))
# [{'label': '슬픔', 'score': 0.8857910633087158}]