language: ko license: apache 2.0 tags: text classification sentiment analysis korean news finance datasets: custom metrics: accuracy f1 authors: tobykim model index: name: KLUE RoBERTa News Sentiment results: task: type: text classification name: Sentiment Analysis metrics: type: accuracy value: 0.8426 name: Accuracy type: f1 value: 0.8468 name: F1 Macro KLUE RoBERTa 뉴스 기사 기업 감정분석 모델 모델 설명 이 모델은 뉴스 기사 속 특정 기업에 대한 감정(호재/악재/중립)을 분석 하기 위해 fine tuning된 KLUE RoBERTa 모델입니다. 사용 목적 뉴스 기사에서 특정 기업에 대한 긍정/부정/중립 감정 자동 분류 금융 뉴스 감정 분석 기업 평판 모니터링 레이블 0 : negative (악재/부정) 해당 기업에 대한 부정적 내용 1 : neutral (중립) 해당 기업에 대한 중립적 내용 2 : positive (호재/긍정) 해당 기업에 대한 긍정적 내용 성능 Metric Score Accuracy 0.8426 F1 Macro 0.8468 F1 Weighted 0.8422 하이퍼파라미터 (Optuna로 최적화) 사용 방법 학습 데이터 총 샘플 수 : 9,992개 출처 : finance sentiment corpus korfin asc twice kr fin 베이스 모델 klue/roberta base 인용 라이센스 Apache 2.0
We use cookies for essential functionality and analytics. You can accept or reject analytics cookies.Cookie policy