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+# Usage
+```python
+# import library
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TextClassificationPipeline
+
+# load model
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jaehyeong/koelectra-base-v3-finetuned-generalized-sentiment-analysis")
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("jaehyeong/koelectra-base-v3-finetuned-generalized-sentiment-analysis")
+sentiment_classifier = TextClassificationPipeline(tokenizer=tokenizer, model=model)
+
+# target reviews
+review_list = [
+	'이쁘고 좋아요~~~씻기도 편하고 아이고 이쁘다고 자기방에 갖다놓고 잘써요~^^',
+	'아직 입어보진 않았지만 굉장히 가벼워요~~ 다른 리뷰처럼 어깡이 좀 되네요ㅋ 만족합니다. 엄청 빠른발송 감사드려요 :)',
+	'재구매 한건데 너무너무 가성비인거 같아요!! 다음에 또 생각나면 3개째 또 살듯..ㅎㅎ',
+	'가습량이 너무 적어요. 방이 작지 않다면 무조건 큰걸로구매하세요. 물량도 조금밖에 안들어가서 쓰기도 불편함',
+	'한번입었는데 옆에 봉제선 다 풀리고 실밥도 계속 나옵니다. 마감 처리 너무 엉망 아닌가요?',
+	'따뜻하고 좋긴한데 배송이 느려요',
+	'맛은 있는데 가격이 있는 편이에요'
+]
+
+# predict
+for idx, review in enumerate(review_list):
+  pred = sentiment_classifier(review)
+  print(f'{review}\n>> {pred[0]}')
+```