이 모델은 AI 허브 한국어 감정 데이터셋을 활용하여 Hugging Face의 beomi/KcBERT-base 모델을 파인튜닝한 감정 분석 모델입니다. 한국어 텍스트의 감정을 긍정, 부정, 중립 등으로 분류할 수 있도록 설계되었습니다. 이 모델은 고객 리뷰 분석, 소셜 미디어 모니터링, 감정적 맥락 이해 등 다양한 한국어 기반 응용 프로그램에서 활용할 수 있습니다.

이 모델은 AI 허브 한국어 감정 데이터셋을 기반으로 학습되었습니다. 이 데이터셋은 다양한 상황에서 감정을 나타내는 한국어 텍스트를 포함하고 있으며, 레이블이 사전에 정의되어 있습니다.

데이터셋 출처: AI 허브 한국어 감정 데이터셋
데이터 구성: 긍정, 부정, 중립 등의 감정 레이블을 가진 다양한 한국어 텍스트.
전처리 과정: 텍스트 정규화와 레이블 인코딩을 통해 모델 학습에 적합한 형태로 데이터를 준비했습니다.

기반 모델: beomi/KcBERT-base
프레임워크: Hugging Face Transformers
학습 목표: 한국어 텍스트 감정 분석
파인튜닝: AI 허브 데이터셋을 기반으로 모델을 최적화하여 감정 분석 성능을 향상시켰습니다.

모델의 파인튜닝 과정은 Jupyter Notebook을 활용하여 수행되었습니다. 관련 코드는 아래 GitHub 링크에서 확인할 수 있습니다.
GitHub: https://github.com/alsgyu/finetunning_huggingface

이 모델과 학습 코드는 MIT 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다.

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