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language: ko |
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widget: |
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- text: "장 전체가 폭락한 가운데 삼성전자만 상승세를 이어갔다. </s> 삼성전자" |
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tags: |
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- XLM-RoBERTa |
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- KorFin-ASC |
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- financial-sentiment-analysis |
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- sentiment-analysis |
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license: |
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- apache-2.0 |
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## KorFinASC-XLM-RoBERTa |
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Pretrained XLM-RoBERTA-Large transfered to the Finance domain on Korean Language. |
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See [paper](https://arxiv.org/abs/2301.03136) for more details. |
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## Data |
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KorFinASC-XLM-RoBERTa is extensively trained on multiple datasets including KorFin-ASC, [Ko-FinSA](https://github.com/ukairia777/finance_sentiment_corpus), [Ko-ABSA](http://www.drbr.or.kr/datasets/view/?seq=20) and [ModuABSA](https://rlkujwkk7.toastcdn.net/73/NIKL_ABSA_2022_COMPETITION_v1.0.pdf). |
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## How to use. |
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```python |
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>>> from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer |
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>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("amphora/KorFinASC-XLM-RoBERTa") |
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>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("amphora/KorFinASC-XLM-RoBERTa") |
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>>> input_str = "장 전체가 폭락한 가운데 삼성전자만 상승세를 이어갔다. </s> 삼성전자" |
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>>> input = tokenizer(input_str, return_tensors='pt') |
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>>> output = model.generate(**input, max_length=20) |
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``` |
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