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kelly9457/
bindly-R

Name: bindly-R
Rating: 2.5 (8 reviews)

safetensors

bert

text-classification

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KoBERT 관계 분류 모델

이 모델은 텍스트에서 인물 간의 관계를 분류하는 KoBERT 기반 모델입니다.

모델 설명

베이스 모델: KoBERT
분류 카테고리: 가족, 기타, 낯선 사람, 연인, 직장, 친구
입력: 관계를 분류할 텍스트
출력: 관계 카테고리

사용 예시

python

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch

# 디바이스 설정
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 모델과 토크나이저 로드
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("kelly9457/bindly-R")
model.to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kelly9457/bindly-R")

# 예측
text = "입력 텍스트"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
outputs = model(**inputs)
predicted_label = outputs.logits.argmax(-1).item()

# 라벨 매핑
relation_dict = {0: "가족", 1: "기타", 2: "낯선 사람", 3: "연인", 4: "직장", 5: "친구"}
predicted_relation = relation_dict[predicted_label]