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+---
+language: ko        # <-- my language
+widget:
+ - text: "장 전체가 폭락한 가운데 삼성전자만 상승세를 이어갔다. </s> 삼성전자"
+tags:
+- XLM-RoBERTa
+- KorFin-ASC
+- financial-sentiment-analysis
+- sentiment-analysis
+license:
+- apache-2.0
+---
+## KorFinASC-XLM-RoBERTa
+Pretrained XLM-RoBERTA-Large transfered to the Finance domain on Korean Language. See [paper]() for more details.
+
+## Data
+KorFinASC-XLM-RoBERTa is extensively trained on multiple datasets including KorFin-ASC, [Ko-FinSA](https://github.com/ukairia777/finance_sentiment_corpus), [Ko-ABSA](http://www.drbr.or.kr/datasets/view/?seq=20) and [ModuABSA](https://rlkujwkk7.toastcdn.net/73/NIKL_ABSA_2022_COMPETITION_v1.0.pdf).
+
+## How to use.
+
+```python
+>>> from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("amphora/KorFinASC-XLM-RoBERTa")
+>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("amphora/KorFinASC-XLM-RoBERTa")
+
+>>> input_str = "장 전체가 폭락한 가운데 삼성전자만 상승세를 이어갔다. </s> 삼성전자"
+>>> input = tokenizer(input_str, return_tensors='pt')
+>>> output = model.generate(**input, max_length=20)
+
+```