본 연구는 LLM 검출 성능을 평가하고 현대 중국시에 적용하는 방법을 제시했어요. 이미지와 시의 의미를 결합하는 새로운 검출 방법론을 제안하여 기존 방식보다 성능을 향상시켰어요. Gemini 검출기는 Macro-F1 점수 85.65%를 기록하며 최고 수준의 성능을 달성했어요.
기존 연구에서 LLM이 검출에 효과적이지 않다는 결과가 있었지만, 현대 중국시 검출에 대한 연구는 부족했어요. 이미지 정보를 활용하여 시의 의미, 이미지, 감성을 통합하는 방식으로 검출 정확도를 높였어요.
RoBERTa를 포함한 기존 검출 방식보다 성능이 뛰어나며, 다양한 LLM에서 성능 향상을 확인하여 제안 방법의 효과성을 입증했어요.