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 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
   
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("seongju/klue-tc-bert-base-multilingual-cased")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained (
+"seongju/klue-tc-bert-base-multilingual-cased"
+)
 
-model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("seongju/klue-tc-bert-base-multilingual-cased")
-mapping = {0: 'IT과학', 1: '경제', 2: '사회', 3: '생활문화', 4: '세계', 5: '스포츠', 6: '정치'}
-inputs = tokenizer("백신 회피 가능성? 남미에서 새로운 변이 바이러스 급속 확산 ", padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors="pt")
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained (
+"seongju/klue-tc-bert-base-multilingual-cased"
+)
+mapping = {0: 'IT과학', 1: '경제', 2: '사회', 
+3: '생활문화', 4: '세계', 5: '스포츠', 6: '정치'}
+inputs = tokenizer(
+"백신 회피 가능성? 남미에서 새로운 변이 바이러스 급속 확산 ",
+ padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors="pt"
+ )
 outputs = model(**inputs)
 probs = outputs[0].softmax(1)
 output = mapping[probs.argmax().item()]