Korean Sentiment

🚀 韓國語情感分析工具

本項目藉助transformers庫實現韓國語情感分析，能快速判斷文本的情感傾向，為處理韓國語情感數據提供便捷。

🚀 快速開始

以下是使用該工具進行韓國語情感分析的示例代碼：

基礎用法

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

上述代碼通過transformers庫的pipeline函數，加載了預訓練的韓國語情感分析模型matthewburke/korean_sentiment，對輸入的韓國語句子進行情感分類，並判斷其是否為積極情感。