연구진은 독일 정치 운동의 담론을 분석하기 위해 좌-우 이념 스펙트럼에서 텍스트의 정치적 지향성을 예측하는 트랜스포머 기반 모델을 개발했어요.
DeBERTa-large 모델은 독일 연방 의회 회의록과 트위터 데이터를 활용한 테스트에서 각각 0.844의 F1 점수와 0.864의 정확도를 기록했어요.
연구 결과는 트랜스포머 모델이 공론조사와 유사한 수준으로 독일 뉴스에서 정치적 프레임을 인식할 수 있음을 보여주며, 모델 구조와 특정 분야의 학습 데이터가 모델 크기만큼 중요할 수 있음을 시사해요.