헌재게시판 여론 탄핵 반대: 1997, 탄핵 찬성: 82

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실시간.. 클리앙.. 반응..jpg 이화영을 종범으로 보고 1심 판결보다 형량이 낮아진건데연결고리가 없다며 현실을 부정하는 중‘쌍방울 대북송금’ 이화영 항소심서 징역 7년8월…이재명 대표 방북비 인정https://www.khan.co.kr/article/202412191513001{{_OG_START::https://www.khan.co.kr/article/202412191 작성자 : 콜라맛가득한

헌재게시판 여론 탄핵 반대: 1997, 탄핵 찬성: 82앱에서 작성

야갤러(106.102) 2024.12.19 18:59:24

조회 39 추천 0 댓글 0

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import transformers

import torch

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

from datasets import Dataset

train_data = {

'text': [

"탄핵반대 ! 생중계 찬성", "탄핵 결사 반대!!!!", "대통령 탄핵반대 재판 생중계 요청",

"탄핵 반대 생중계하라", "생중계", "탄핵 반대 탄핵찬성하는놈들 CIA 신고하자. 미국 못 간다.",

"윤석열대통령 탄핵반대", "간첩때려잡자", "탄핵 반대 내란죄는 국정을 마비시킨 민주당이다",

"존경하는 6인 재판관님 선거조작 선관위수사를 막지 마세요[탄핵기각]생중계촉구", "탄핵무효",

"존경하는 재판관님 탄핵찬성입니다", "탄핵 찬성입니다", "찬성합니다", "탄핵 찬성합니다.",

"내란수/괴 독재자 사형 탄핵!!!!!!!", "토종한국인은 윤정은의 탄핵 찬성"

'labels': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

}

# Prepare the dataset

train_dataset = Dataset.from_dict(train_data)

# Load pre-trained KoBERT model and tokenizer

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # Check if GPU is available

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('kykim/bert-kor-base')

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('kykim/bert-kor-base', num_labels=2).to(device) # Move model to GPU

# Tokenize the dataset

def tokenize_function(examples):

return tokenizer(examples['text'], padding='max_length', truncation=True)

train_dataset = train_dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# Training arguments

training_args = TrainingArguments(

output_dir='./results',

num_train_epochs=3,

per_device_train_batch_size=8,

evaluation_strategy="no",

logging_dir='./logs',

logging_steps=10,

)

# Trainer setup

trainer = Trainer(

model=model,

args=training_args,

train_dataset=train_dataset,

)

# Fine-tuning the model

trainer.train()

# Base URL for the site

base_url = 'https://www.ccourt.go.kr/site/kor/ex/bbs/List.do?cbIdx=1115&pageIndex={}'

anti_count = 0

pro_count = 0

# Initialize a list to store the last 10 titles

recent_titles = []

# Example function for classification

def classify_title(title):

inputs = tokenizer(title, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=128).to(device) # Move inputs to GPU

with torch.no_grad():

outputs = model(**inputs)

prediction = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1).item()

return "찬성" if prediction == 1 else "반대"

# Loop through the first 1000 pages

for page in range(1, 1001):

if (page % 10) == 0:

print(f"{page}페이지까지 분석 | 탄핵 반대: {anti_count}, 탄핵 찬성: {pro_count}")

url = base_url.format(page)

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Find all rows containing title

rows = soup.select('table tbody tr')

# Extract and count titles

for row in rows:

title = row.select_one('td:nth-child(2)').text.strip()

# Skip the title if it matches any of the last 10 titles

if title in recent_titles:

# print("중복된 title 무시")

continue

# Add the current title to the list of recent titles

recent_titles.append(title)

if len(recent_titles) > 10:

recent_titles.pop(0) # Remove the oldest title if we have more than 10

label = classify_title(title)

if label == "반대":

anti_count += 1

elif label == "찬성":

pro_count += 1

print(f"탄핵 반대: {anti_count}, 탄핵 찬성: {pro_count}")

실명 인증 든든하다 ㅋㅋㅋㅋ

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