Text Classification
Transformers
Safetensors
Korean
xlm-roberta
reranker
cross-encoder
dart
opendart
financial-disclosure
korean
record-linkage
convertible-bond
text-embeddings-inference
Instructions to use ThakiCloud/EvidenceLink-DART-Reranker-KO with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use ThakiCloud/EvidenceLink-DART-Reranker-KO with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="ThakiCloud/EvidenceLink-DART-Reranker-KO")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ThakiCloud/EvidenceLink-DART-Reranker-KO") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ThakiCloud/EvidenceLink-DART-Reranker-KO", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Download examples/synthetic_query.json from ThakiCloud/EvidenceLink-DART-Reranker-KO: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 2.35 kB
-
https://huggingface.co/ThakiCloud/EvidenceLink-DART-Reranker-KO/resolve/main/examples/synthetic_query.json
- Command line
-
hf download hf://ThakiCloud/EvidenceLink-DART-Reranker-KO/examples/synthetic_query.json
-
curl -L -o synthetic_query.json https://huggingface.co/ThakiCloud/EvidenceLink-DART-Reranker-KO/resolve/main/examples/synthetic_query.json
2.35 kB
| { | |
| "_note": "SYNTHETIC example. Fictional issuer and numbers generated from a template; not an actual DART filing.", | |
| "query": { | |
| "corp_name": "๊ฐ์์ ์(SYNTHETIC)", | |
| "text": "์ ์ ์ ๊ณ (๋ณด๊ณ )\n์ ์ ์ผ์ | 2024-02-01 |\n์ต์ด์ ์ถ์ผ | 2024๋ 1์ 10์ผ |\n์ ์ ์ฌํญ |\n6. ์ ํ๊ฐ์ก (์/์ฃผ) | 1100 | 1000 |\n1. ์ฌ์ฑ์ ์ข ๋ฅ |\nํ์ฐจ |\n6 | ์ข ๋ฅ | ๋ฌด๊ธฐ๋ช ์ ์ฌ๋ชจ์ ํ์ฌ์ฑ |\n2. ์ฌ์ฑ์ ๊ถ๋ฉด(์ ์๋ฑ๋ก)์ด์ก (์) | 1,000,000,000 |\nํ๋ฉด์ด์์จ (%) | 0.0 |\n๋ง๊ธฐ์ด์์จ (%) | 2.0 |\n์ฌ์ฑ๋ง๊ธฐ์ผ | 2027๋ 01์ 10์ผ |\n์ ํ๊ฐ์ก (์/์ฃผ) | 1,000 |\n์ต์ ์กฐ์ ๊ฐ์ก (์) | 700 |\n๋ฉ์ ์ผ | 2024๋ 01์ 20์ผ |\n๋ํ ์ ์ 20240110000123 ์ฐธ์กฐ\n" | |
| }, | |
| "candidates": [ | |
| { | |
| "id": "SYN-ORIG-6", | |
| "corp_name": "๊ฐ์์ ์(SYNTHETIC)", | |
| "rcept_dt": "20240110", | |
| "text": "์ฃผ์์ฌํญ๋ณด๊ณ ์\n1. ์ฌ์ฑ์ ์ข ๋ฅ |\nํ์ฐจ |\n6 | ์ข ๋ฅ | ๋ฌด๊ธฐ๋ช ์ ์ฌ๋ชจ์ ํ์ฌ์ฑ |\n2. ์ฌ์ฑ์ ๊ถ๋ฉด(์ ์๋ฑ๋ก)์ด์ก (์) | 1,000,000,000 |\nํ๋ฉด์ด์์จ (%) | 0.0 |\n๋ง๊ธฐ์ด์์จ (%) | 2.0 |\n์ฌ์ฑ๋ง๊ธฐ์ผ | 2027๋ 01์ 10์ผ |\n์ ํ๊ฐ์ก (์/์ฃผ) | 1,000 |\n์ต์ ์กฐ์ ๊ฐ์ก (์) | 700 |\n๋ฉ์ ์ผ | 2024๋ 01์ 20์ผ |\n๋ํ ์ ์ 20240110000123 ์ฐธ์กฐ\n" | |
| }, | |
| { | |
| "id": "SYN-ORIG-5", | |
| "corp_name": "๊ฐ์์ ์(SYNTHETIC)", | |
| "rcept_dt": "20240110", | |
| "text": "์ฃผ์์ฌํญ๋ณด๊ณ ์\n1. ์ฌ์ฑ์ ์ข ๋ฅ |\nํ์ฐจ |\n5 | ์ข ๋ฅ | ๋ฌด๊ธฐ๋ช ์ ์ฌ๋ชจ์ ํ์ฌ์ฑ |\n2. ์ฌ์ฑ์ ๊ถ๋ฉด(์ ์๋ฑ๋ก)์ด์ก (์) | 1,000,000,000 |\nํ๋ฉด์ด์์จ (%) | 0.0 |\n๋ง๊ธฐ์ด์์จ (%) | 2.0 |\n์ฌ์ฑ๋ง๊ธฐ์ผ | 2027๋ 01์ 10์ผ |\n์ ํ๊ฐ์ก (์/์ฃผ) | 1,000 |\n์ต์ ์กฐ์ ๊ฐ์ก (์) | 700 |\n๋ฉ์ ์ผ | 2024๋ 01์ 20์ผ |\n๋ํ ์ ์ 20240110000123 ์ฐธ์กฐ\n" | |
| }, | |
| { | |
| "id": "SYN-ORIG-4", | |
| "corp_name": "๊ฐ์์ ์(SYNTHETIC)", | |
| "rcept_dt": "20230505", | |
| "text": "์ฃผ์์ฌํญ๋ณด๊ณ ์\n1. ์ฌ์ฑ์ ์ข ๋ฅ |\nํ์ฐจ |\n4 | ์ข ๋ฅ | ๋ฌด๊ธฐ๋ช ์ ์ฌ๋ชจ์ ํ์ฌ์ฑ |\n2. ์ฌ์ฑ์ ๊ถ๋ฉด(์ ์๋ฑ๋ก)์ด์ก (์) | 2,000,000,000 |\nํ๋ฉด์ด์์จ (%) | 0.0 |\n๋ง๊ธฐ์ด์์จ (%) | 2.0 |\n์ฌ์ฑ๋ง๊ธฐ์ผ | 2027๋ 01์ 10์ผ |\n์ ํ๊ฐ์ก (์/์ฃผ) | 1,500 |\n์ต์ ์กฐ์ ๊ฐ์ก (์) | 1050 |\n๋ฉ์ ์ผ | 2023๋ 05์ 20์ผ |\n๋ํ ์ ์ 20240110000123 ์ฐธ์กฐ\n" | |
| } | |
| ], | |
| "expected": "SYN-ORIG-6" | |
| } |