소셜 미디어 플랫폼에서 동기 부여 표현을 감지하기 위한 NLP 과제로서 희망 발언 식별을 연구했다. 기존 머신 러닝 모델과 미세 조정된 트랜스포머를 사용하여 분할된 희망 발언 데이터 세트를 평가했다. 개발 테스트에서 선형 커널 SVM과 로지스틱 회귀는 모두 매크로 F1 0.78을 달성했고, RBF 커널 SVM은 0.77, Naive Bayes는 0.75를 기록했다. 트랜스포머 모델은 더 나은 결과를 보였으며, 최고의 모델은 가중 정밀도 0.82, 가중 재현율 0.80, 가중 F1 0.79, 매크로 F1 0.79, 정확도 0.80을 달성했다.
