Update README.md

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+license: mit
+datasets:
+- mrm8488/goemotions
+language:
+- en
+metrics:
+- accuracy
+- f1
+base_model:
+- Mango-Juice/trpg_mlm
+- microsoft/deberta-v3-large
+---
 # GoEmotions Fine-tuned Model
 
-이 모델은 GoEmotions 데이터셋으로 훈련된 다중 감정 분류 모델입니다.
+이 모델은 GoEmotions 데이터셋 및 TRPG 문장으로 훈련된 다중 감정 분류 모델입니다.
 
 ## 모델 정보
 - **Base Model**: Mango-Juice/trpg_mlm
@@ -45,8 +58,8 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
 import torch
 
 # 모델과 토크나이저 로드
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-username/final_emotion_model")
-model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("your-username/final_emotion_model")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mango-Juice/trpg_emotion_classification")
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Mango-Juice/trpg_emotion_classification")
 
 # 추론
 def predict_emotions(text):
@@ -72,4 +85,4 @@ print(emotions)
 - 데이터 증강: 파라프레이징 및 역번역 기반 오버샘플링
 - 손실 함수: Focal Loss with Label Smoothing
 - 옵티마이저: AdamW
-- 스케줄러: ReduceLROnPlateau
+- 스케줄러: ReduceLROnPlateau