고객 피드백 분석 비용, 평가 자료 부족, 개인 정보 보호 문제로 인해 소셜 미디어 자동 분석이 어려움을 겪고 있어요. 프랑스 대중교통 고객 불만 감지 사례 연구를 위해 170만 개의 합성 트윗과 추론 기록을 생성하는 합성 데이터 생성 파이프라인을 개발했어요. 영어와 프랑스어 추론을 활용한 6억 개 파라미터 규모의 추론 모델이 인간이 직접 분석한 평가 데이터에서 77~79%의 정확도를 달성하며 기존 최고 성능 모델을 능가했어요.