choiminji-020102/ko-comments-emotion-analyzer 🔢📝 → ❓
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Analyze Korean comments for sentiment classification into negative, positive, and neutral categories (with neutral designated for confidence scores below 0.7), and extract corresponding sentiment-specific keywords.
Example Output
Output
{"keywords":{"neutral":["배고파요"],"negative":["비싸네요"],"positive":["맛있어요"]},"individual_results":[{"id":1,"result":"NEUTRAL"},{"id":2,"result":"POSITIVE"},{"id":3,"result":"NEGATIVE"}]}
Performance Metrics
0.30s
Prediction Time
107.70s
Total Time
All Input Parameters
{
"ids": [
1,
2,
3
],
"texts": [
"배고파요",
"정말 맛있어요! 추천합니다",
"가격이 좀 비싸네요"
]
}
Input Parameters
- ids
- 각 텍스트 ID 리스트
- texts (required)
- 분석 텍스트 리스트
Output Schema
Output
Example Execution Logs
입력받은 텍스트 리스트 길이: 3 텍스트 리스트: ['배고파요', '정말 맛있어요! 추천합니다', '가격이 좀 비싸네요'] text_id: 1 text: 배고파요 result: NEUTRAL text_id: 2 text: 정말 맛있어요! 추천합니다 result: POSITIVE text_id: 3 text: 가격이 좀 비싸네요 result: NEGATIVE
Version Details
- Version ID
55f49ebbdc50dd9565906847fb96d0621a19e1122536df254d995d61437b0d1f- Version Created
- September 1, 2025