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 🧠 **FinBERT 기반 한국어 감정 분석 이진 분류 모델 (긍정/부정)**
 
-이 모델은 `snunlp/KR-FinBERT-SC`를 기반으로 파인튜닝된 모델로, **금융 뉴스 및 코멘트 텍스트에 대한 긍정/부정 감정 분류**를 수행합니다.  
+이 모델은 `snunlp/KR-FinBERT-SC`를 기반으로 파인튜닝된 모델로, **환율 뉴스에 대한 긍정/부정 감정 분류**를 수행합니다.  
 `중립` 라벨은 제외하고, 오직 **긍정(1)**과 **부정(0)** 두 가지 감정만 예측하도록 학습되었습니다.
 
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@@ -60,5 +60,5 @@ classifier = pipeline("text-classification", model="DataWizardd/finbert-sentimen
 print(classifier("환율 급등 우려로 시장 불안이 커지고 있다."))
 # 출력 예시: [{'label': 'LABEL_0', 'score': 0.98}]  ← 부정
 
-print(classifier("주가 상승 기대감에 투자심리가 개선되고 있다."))
+print(classifier("환율 급락이 예상된다."))
 # 출력 예시: [{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.95}]  ← 긍정