본 논문은 독일어 신문 포럼에서의 자동 콘텐츠 조정을 위한 이진 분류 모델을 개발하고 평가하여 온라인 토론의 증가하는 양에 대처하는 것을 목표로 합니다. 기존 연구들이 플랫폼 특정 맥락(사용자 이력, 기사 주제 등)을 고려하지 않는 점을 개선하기 위해, 오스트리아 신문 Der Standard의 백만 개 게시물 코퍼스를 사용하여 LSTM, CNN, ChatGPT-3.5 Turbo를 활용하여 문맥 정보를 통합한 모델을 개발하고 평가합니다. 결과적으로 CNN과 LSTM 모델은 문맥 정보로 인해 성능이 향상되어 최첨단 접근 방식과 경쟁력을 갖추는 반면, ChatGPT의 제로샷 분류는 문맥 정보 추가에도 성능 향상이 없고 성능이 저조한 것으로 나타났습니다.
