metadata
license: apache-2.0
language:
- ko
pipeline_tag: text-classification
widget:
- text: 예전에는 주말마다 극장에 놀러갔는데 요새는 좀 안가는 편이에요 [SEP] 댓글 주제를 분류하세요 [SEP] 시네마
- text: >-
인천발 KTX와 관련한 송도역 복합환승센터가 사실상 무산, 단순 철도·버스 위주 환승시설로 만들어진다. 이 때문에 인천시의 인천발
KTX 기점에 앵커시설인 복합환승센터를 통한 인근 지역 경제 활성화를 이뤄낸다는 계획의 차질이 불가피하다. [SEP] 경제에 긍정적인
뉴스인가요? [SEP] 아니요
- text: 마지막에는 k팝 공연보고 좋은 추억 남았으면 좋겠네요 [SEP] 욕설이 포함되어있나요? [SEP] 아니요
사용 예시
# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("iknow-lab/ko-flan-zero-v0-0731")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("iknow-lab/ko-flan-zero-v0-0731")
def inference(instruction, input, labels):
instruction = f"{input} [SEP] {instruction}"
inputs = tokenizer([instruction] * len(labels), labels, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")
scores = model(**inputs).logits.squeeze(1).tolist()
output = dict(zip(labels, scores))
print(instruction, output)
inference(
"문장을 감성분류해주세요",
"아 영화 개노잼",
["긍정적", "부정적"]
)
inference(
"글과 관련된 내용을 만들어주세요",
"예전에는 주말마다 극장에 놀러갔는데 요새는 좀 안가는 편이에요",
["영화에 관한 글이다", "드라마에 관한 글입니다"]
)
inference(
"글을 읽고 시장에 미칠 영향을 판단해보세요",
"""인천발 KTX와 관련한 송도역 복합환승센터가 사실상 무산, 단순 철도·버스 위주 환승시설로 만들어진다. 이 때문에 인천시의 인천발 KTX 기점에 앵커시설인 복합환승센터를 통한 인근 지역 경제 활성화를 이뤄낸다는 계획의 차질이 불가피하다.
25일 시에 따르면 연수구 옥련동 104 일대 29만1천725㎡(8만8천평)에 추진 중인 2만8천62가구 규모의 송도역세권구역 도시개발사업과 연계, KTX 송도역 복합환승센터와 상업시설·업무시설 등의 조성을 추진 중이다. """,
["긍정", "부정", "중립"]
)
실행 결과
아 영화 개노잼 [SEP] 문장을 감성분류해주세요
{'긍정적': -7.878206253051758, '부정적': 50.96009826660156}
예전에는 주말마다 극장에 놀러갔는데 요새는 좀 안가는 편이에요 [SEP] 글과 관련된 내용을 만들어주세요
{'영화에 관한 글이다': 25.37109375, '드라마에 관한 글입니다': -31.869916915893555}
인천발 KTX와 관련한 송도역 복합환승센터가 사실상 무산, 단순 철도·버스 위주 환승시설로 만들어진다. 이 때문에 인천시의 인천발 KTX 기점에 앵커시설인 복합환승센터를 통한 인근 지역 경제 활성화를 이뤄낸다는 계획의 차질이 불가피하다.
25일 시에 따르면 연수구 옥련동 104 일대 29만1천725㎡(8만8천평)에 추진 중인 2만8천62가구 규모의 송도역세권구역 도시개발사업과 연계, KTX 송도역 복합환승센터와 상업시설·업무시설 등의 조성을 추진 중이다. [SEP] 글을 읽고 시장에 미칠 영향을 판단해보세요
{'긍정': -61.86758804321289, '부정': 23.72732925415039, '중립': -70.4837417602539}