數位聯展

業配文偵測系統

王○萱、張○棻

在當今數位行銷盛行的時代,業配文已成為品牌推廣的重要手段。然而因著業配文的特性與一般心得文相似,且未必會明確標示為廣告,容易導致讀者誤以為該文章為純粹的個人分享,進而影響閱聽人的資訊判斷。因此,本研究旨在探討如何運用 AI 技術來有效辨識 業配文,提升內容透明度,並協助閱聽人做出更為明智的判斷。

隨著大型語言模型(LLM)的興起,我們使用 GPT 做初步測試,讓 GPT 辨識 293 篇業配文,結果發現其表現不如預期。GPT 主要依賴文章中是否出現推薦產品的語句作為判斷業配文的標準,然而業配文的特徵往往更加細緻。因此,本研究計畫嘗試從語言學角度切入,提取廣告文類中的語言學特徵,並利用不同演算法來進一步分析每一個特徵對於業配 文辨識的重要程度。最終,我們希望將這些語言學分析結果應用於 GPT 的提示詞(prompt) 設計,以提升其辨識業配文的能力。本研究不僅具備跨領域的特色,結合了自然語言處理 (NLP)、語言學與機器學習,同時也具有重要的應用價值,有助於提升內容辨識的準確性, 促進資訊透明化,並為未來 AI 在內容審查與媒體識讀領域的發展提供實證參考。