본 논문은 아랍어의 주관성 분석을 위한 새로운 접근법을 제시합니다. 아랍어는 언어적으로 풍부하고 형태적으로 복잡하지만, 대규모 주석 데이터 부족으로 정확한 도구 개발에 어려움을 겪고 있습니다. 본 연구는 기존 아랍어 데이터셋(ASTD, LABR, HARD, SANAD)을 활용하여 포괄적인 데이터셋 AraDhati+를 구축하고, 최첨단 아랍어 언어 모델(XLM-RoBERTa, AraBERT, ArabianGPT)을 AraDhati+로 미세 조정하여 주관성 분류를 수행했습니다. 앙상블 의사결정 방식을 추가적으로 활용하여 97.79%의 높은 정확도를 달성했습니다. 이는 아랍어 처리의 자원 제약 문제를 해결하는 데 효과적인 접근법임을 보여줍니다.
