Korean Sentiment

🚀 テキスト分類パイプライン

transformersライブラリを使用して、韓国語のテキスト分類を行うサンプルです。

🚀 クイックスタート

このコードは、transformersライブラリのpipelineを使用して、韓国語のテキスト分類を行う例です。具体的には、matthewburke/korean_sentimentモデルを使用して、与えられたテキストの感情分析を行います。

💻 使用例

基本的な使用法

# 元のコードとコメントを保持
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="matthewburke/korean_sentiment")
custom_tweet = "영화 재밌다."
preds = classifier(custom_tweet, return_all_scores=True)
is_positive = preds[0][1]['score'] > 0.5