본 논문은 GPT-4o, DeepSeek-V3, Gemini-2.0 세 가지 대규모 언어 모델(LLM)을 이용하여 영화 리뷰를 생성하는 프레임워크를 제안하고, IMDb 사용자 리뷰와 비교하여 성능을 평가한 연구입니다. 영화 자막과 시나리오를 LLM의 입력으로 사용하여 생성된 리뷰의 어휘, 감정 극성, 유사성, 주제 일관성 등을 분석했습니다. LLM이 구문적으로 유창하고 구조적으로 완성된 영화 리뷰를 생성할 수 있음을 보였지만, IMDb 리뷰와 비교하여 감정의 풍부함과 스타일의 일관성에는 차이가 있음을 밝혔습니다. 설문 조사를 통해 LLM 생성 리뷰와 IMDb 사용자 리뷰를 구분하는 실험을 진행하였으며, LLM 생성 리뷰를 IMDb 리뷰와 구별하기 어렵다는 결과를 얻었습니다. 모델별로는 DeepSeek-V3가 IMDb 리뷰와 가장 유사한 균형 잡힌 리뷰를 생성했고, GPT-4o는 긍정적인 감정을 과장했으며, Gemini-2.0은 부정적인 감정을 더 잘 포착했지만 감정 강도가 과도했습니다.
