gihakkk/bert_scam_classifier

로맨스 스캠 대화와, 일상 대화를 활용하여 지도학습한 스캠 대화 감지 AI 입니다.
모델 학습에 사용된 데이터는 전부 직접 공수한 것이며, 피해입은 지인, 사건을 다룬 유튜브 기사 등을 통해 대화 내용을 입수했습니다.
11월 초에 올라올 새로운 버젼의 AI는 데이터를 얻기 위해 직접 로맨스 스캠, 몸캠피싱을 당하면서 얻은 데이터가 추가로 학습된 모델이 올라올 것 입니다.

입력으로 텍스트 데이터를 집어넣으면, 반환으로 0, 1 중 하나를 만환합니다.
0이 일반대화, 1이 로맨스 스캠 대화 입니다.
다음과 같은 코드로 사용 할 수 있습니다.

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# BERT 모델과 토크나이저 불러오기
model_name = "gihakkk/bert_scam_classifier"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

def predict_scam(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True, max_length=128)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    prediction = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()
    return "정상" if prediction == 1 else "사기"

# 예시 실행
text = "여기에 글을 적어주세요"
result = predict_scam(text)
print(f"예측 결과: {result}")