소셜 미디어 플랫폼은 의견을 표현하고 공중의 감정을 이해하는 데 중요한 역할을 하지만, 많은 분석 도구들이 주로 콘텐츠를 소비하며 적극적으로 참여하지 않는 패시브 사용자를 간과하고 있습니다. 이를 해결하기 위해, 고도화된 자연어 생성(NLG) 기술을 활용하여 소셜 미디어 게시물에서 자동으로 설문조사를 생성하는 첨단 프레임워크인 UniPoll을 소개합니다. 전통적인 방법이 소셜 미디어의 비격식적이고 문맥에 민감한 특성을 처리하는데 어려움을 겪는 반면, UniPoll은 사용자 댓글에서 추출한 풍부한 문맥 정보를 활용하고 다목적 최적화를 통해 설문조사의 관련성과 참여도를 높입니다. 또한 소셜 미디어 데이터의 본질적으로 노이즈가 많은 특성을 해결하기 위해, UniPoll은 검색 강화 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 및 합성 데이터 생성 기법을 통합하여 실제 시나리오에서 안정적인 성능을 보장합니다. 이 프레임워크는 T5, ChatGLM3, GPT-3.5 등 기존 모델들을凌驾超越하여, 일관되고 문맥에 적절한 질문-답변 쌍을 생성하는 능력에서 우수한 성능을 보입니다. 중국 웨이보(Weibo)의 WeiboPolls 데이터셋과 새로 도입된 영어 RedditPolls 데이터셋에서 평가된 결과, UniPoll은 우월한 다국어 및 다플랫폼 능력을 입증해 사용자 참여를 증진시키고 더 포괄적인 상호작용 환경을 조성하는 강력한 도구임을 확인할 수 있습니다.注：在最后一句中，“凌驾超越”是一个中文词汇，表示“超越”，但在韩文中应该使用“凌駕（영가）”或“超越（초월）”。为了保持准确性，我在这里进行了修正：중국 웨이보(Weibo)의 WeiboPolls 데이터셋과 새로 도입된 영어 RedditPolls 데이터셋에서 평가된 결과, UniPoll은 T5, ChatGLM3, GPT-3.5 등 기존 모델들을 초월하여, 일관되고 문맥에 적절한 질문-답변 쌍을 생성하는 능력에서 우수한 성능을 보입니다.