tobykim/koelectra-44emotions

Korean Emotion Classification (44 labels, KoELECTRA)

📌 개요

이 모델은 한국어 텍스트에서 44가지 감정(emotion) 을 분류하기 위해 학습되었습니다.
베이스 모델은 monologg/koelectra-base-v3-discriminator 이며,
KOTE 데이터셋 + 추가 수집 데이터로 파인튜닝하였습니다.

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🧾 모델 정보

• Base Model: KoELECTRA-base-v3-discriminator
• Task: Multi-label emotion classification
• Labels: 44개 감정
• Loss Function: Asymmetric Loss (γ⁻=3)
• Threshold: 0.6

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🎯 감정 라벨 (총 44개)

불평/불만, 환영/호의, 감동/감탄, 지긋지긋, 고마움, 슬픔, 화남/분노, 존경, 기대감, 우쭐댐/무시함, 안타까움/실망, 비장함, 의심/불신, 뿌듯함, 편안/쾌적, 신기함/관심, 아껴주는, 부끄러움, 공포/무서움, 절망, 한심함, 역겨움/징그러움, 짜증, 어이없음, 없음, 패배/자기혐오, 귀찮음, 힘듦/지침, 즐거움/신남, 깨달음, 죄책감, 증오/혐오, 흐뭇함(귀여움/예쁨), 당황/난처, 경악, 부담/안_내킴, 서러움, 재미없음, 불쌍함/연민, 놀람, 행복, 불안/걱정, 기쁨, 안심/신뢰

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📊 성능 (Validation 기준)

• Micro F1: ~0.62
• Micro Precision: ~0.70
• Micro Recall: ~0.55
• Macro F1: ~0.47
• Hamming Loss: ~0.12

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🚀 사용 방법

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
import numpy as np

# 모델 로드
model_name = "tobykim/koelectra-44emotions"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 입력 문장
text = "오늘 너무 기분 좋아!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 추론
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits
    probs = torch.sigmoid(logits).numpy()[0]

# 감정 라벨 매핑
LABELS = [
    '불평/불만','환영/호의','감동/감탄','지긋지긋',
    '고마움','슬픔','화남/분노','존경','기대감',
    '우쭐댐/무시함','안타까움/실망','비장함',
    '의심/불신','뿌듯함','편안/쾌적','신기함/관심',
    '아껴주는','부끄러움','공포/무서움','절망',
    '한심함','역겨움/징그러움','짜증','어이없음',
    '없음','패배/자기혐오','귀찮음','힘듦/지침',
    '즐거움/신남','깨달음','죄책감','증오/혐오',
    '흐뭇함(귀여움/예쁨)','당황/난처','경악',
    '부담/안_내킴','서러움','재미없음','불쌍함/연민',
    '놀람','행복','불안/걱정','기쁨','안심/신뢰'
]
threshold = 0.5
results = [(label, float(p)) for label, p in zip(LABELS, probs) if p > threshold]
print(sorted(results, key=lambda x: x[1], reverse=True))

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# 🏷️ 라이선스

Base model: KoELECTRA (MIT License)

Dataset: KOTE + 추가 수집 데이터 (공개 데이터 기반)

Model: 자유롭게 연구/학습 목적 사용 가능