--- language: ko datasets: naver-finance-news tags: - sentiment-analysis - korean - finance - finbert - transformers license: mit model-index: - name: finbert-sentiment-ko results: - task: name: Sentiment Analysis type: text-classification metrics: - type: accuracy value: 0.93 --- # FinBERT Sentiment Analysis (Korean, Finance Domain) 이 모델은 **한국어 환율(금융) 뉴스 요약문**을 대상으로 감정을 분류하기 위해 파인튜닝된 BERT 기반 모델입니다. 감정 분류는 다음 세 가지 클래스 중 하나로 수행됩니다: - `0`: 부정 - `1`: 중립 - `2`: 긍정 ## 🧠 학습 정보 - 기반 모델: [`snunlp/KR-FinBERT-SC`](https://huggingface.co/snunlp/KR-FinBERT-SC) - 데이터: 직접 수집한 **네이버 환율(금융) 뉴스** 요약 + 감정 수작업 라벨링 - 총 샘플 수: 약 200 - Optimizer: AdamW - Epochs: 4 - 최대 길이: 128 - 평가 지표: Accuracy, F1 Score ## 📊 성능 평가 | 감정 클래스 | Precision | Recall | F1-score | Support | |-------------|-----------|--------|----------|---------| | 부정 | 0.89 | 1.00 | 0.94 | 17 | | 중립 | 1.00 | 0.82 | 0.90 | 11 | | 긍정 | 0.93 | 0.93 | 0.93 | 14 | | **정확도** | | | **0.93** | 42 | > 전체 정확도: **93%** > Macro F1-score: **0.92** --- ## 🛠 사용 방법 ```python from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="DataWizardd/finbert-sentiment-ko") pipe("환율이 급등하며 시장 불안이 커지고 있다.") # 출력: [{'label': '부정', 'score': 0.95}]