본 논문은 온라인 영화 리뷰 웹사이트에서 스포일러 탐지를 위한 다중 모달 네트워크인 MMoE를 제안한다. 기존 방법들이 리뷰의 텍스트 내용에만 집중하는 것과 달리, MMoE는 사용자-영화 네트워크, 리뷰의 텍스트 내용, 리뷰의 메타데이터로부터 그래프, 텍스트, 메타 특징을 추출하여 다중 모달 정보를 활용한다. 장르 특정적인 스포일러 언어를 처리하기 위해 Mixture-of-Experts 아키텍처를 채택하여 강건성을 높이고, 전문가 융합 계층을 통해 서로 다른 관점의 특징을 통합하여 예측한다. 실험 결과, MMoE는 두 개의 널리 사용되는 스포일러 탐지 데이터셋에서 기존 최고 성능 방법보다 정확도와 F1 점수 측면에서 각각 2.56%와 8.41% 향상된 성능을 달성했으며, 강건성과 일반화 성능에서도 우수함을 보였다. 코드는 깃허브에 공개되어 있다.
