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+---
+license: mit
+datasets:
+- Junhoee/Jeju-Standard-Translation
+language:
+- ko
+metrics:
+- sacrebleu
+- chrf
+- bertscore
+base_model:
+- gogamza/kobart-base-v2
+tags:
+- nlp
+- translation
+- seq2seq
+- low-resource-language
+- korean-dialect
+- jeju-dialect
+- kobart
+---
+# 제주 사토루 (Jeju Satoru)
+
+## 프로젝트 개요
+'제주 사토루'는 유네스코에서 **'소멸 위기 언어'**로 지정한 제주어의 보존을 목표로 개발된 **제주어-표준어 양방향 번역 모델**입니다. 이 모델은 제주어 화자의 디지털 접근성을 높여 디지털 소외 문제를 해결하는 데 기여하고자 합니다.
+
+## 모델 정보
+- **기반 모델**: `gogamza/kobart-base-v2`
+- **모델 아키텍처**: Seq2Seq (인코더-디코더 구조)
+- **학습 데이터**: 허깅페이스에 공개된 [Junhoee/Jeju-Standard-Translation](https://huggingface.co/datasets/Junhoee/Jeju-Standard-Translation) 데이터셋을 활용하여 약 93만 개의 문장 쌍으로 학습되었습니다.
+
+## 성능 평가
+모델의 성능은 SacreBLEU, CHRF, BERTScore와 같은 정량적 지표로 평가되었습니다.
+
+| 방향              | SacreBLEU | CHRF | BERTScore |
+|-------------------|-----------|------|-----------|
+| 제주어 → 표준어   | 77.19     | 83.02| 0.97      |
+| 표준어 → 제주어   | 64.86     | 72.68| 0.94      |
+
+## 사용 방법
+`transformers` 라이브러리의 `pipeline`을 사용하여 모델을 쉽게 로드하고 추론할 수 있습니다.
+
+**1. 라이브러리 설치**
+```bash
+pip install transformers torch
+
+from transformers import pipeline
+
+# 모델 파이프라인 로드
+translator = pipeline(
+    "translation",
+    model="sbaru/jeju-satoru"
+)
+
+# 제주어 -> 표준어 번역 예시
+jeju_sentence = '[제주] 우리 집이 펜안허다.'
+result = translator(jeju_sentence, max_length=128)
+print(f"입력: {jeju_sentence}")
+print(f"출력: {result[0]['translation_text']}")
+
+# 표준어 -> 제주어 번역 예시
+standard_sentence = '[표준] 우리 집은 편안하다.'
+result = translator(standard_sentence, max_length=128)
+print(f"입력: {standard_sentence}")
+print(f"출력: {result[0]['translation_text']}")