광고 문구의 수사학적 설득 요소 자동 분류를 위한 인공지능 기반 접근: Zero-shot Classification의 적용
An AI-based Approach to Automatic Classification of Rhetorical Persuasive Strategies in Advertising Copy: Application of Zero-shot Classification
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초록
본 연구는 광고 문구의 수사학적 설득 요소(Ethos, Pathos, Logos)를 인공지능 기반 Zero-shot Classification 기법으로 자동 분류하는 방법을 제안한다. 총 2,870개의 광고 문구를 수집하고, 이 중 30%를 전문가 합의 라벨로 구축하여 성능을 검증하였다. facebook/bart-large-mnli 모델과 정의문 포함 프롬프트를 적용한 결과, 정확도 87.4%, F1 점수 85.8%, 카파 계수 0.81을 기록하였다. 제안 기법은 라벨링 없이도 높은 일관성과 확장성을 보였으며, 광고 분석 및 전략 설계에 활용 가능함을 확인하였다.
Abstract
This study proposes an AI-based method to automatically classify rhetorical persuasive strategies—Ethos, Pathos, and Logos—in advertising copy using Zero-shot Classification. A dataset of 2,870 advertisements was collected, with 30% manually labeled for evaluation. Using the facebook/bart-large-mnli model with definition-embedded prompts, the approach achieved 87.4% accuracy, an F1-score of 85.8%, and a Cohen’s kappa of 0.81. The results show that the method can deliver consistent, scalable analysis without labeled data, supporting applications in advertising analysis and strategy design.