이 연구는 저자원 언어인 로마자 우르두어(Roman Urdu)의 혐오 발언 분류를 위해 프롬프트 튜닝, LoRA 기반 파라미터 효율적 미세조정(PEFT), 프롬프트 엔지니어링 기법을 비교 분석했다. 비정형 문법과 일관되지 않은 철자 표기가 특징인 로마자 우르두어에서, 4가지 실험(제로샷 직접 추론, LoRA PEFT, 프롬프트 튜닝, 제로·퓨샷 프롬프트 엔지니어링)을 설계해 데이터가 제한된 환경에서 각 기법의 효과를 검증했다. 이를 통해 자원이 부족한 언어에서도 계산 비용을 낮추면서 혐오 발언을 효과적으로 탐지할 수 있는 최적의 접근법을 모색했다. 소셜미디어 확산에 따른 유해 콘텐츠 증가 문제에 저자원 언어권에서도 대응할 수 있는 실용적 방법론을 제시한다는 점에서 의미가 있다.

• •로마자 우르두어 혜오발언 분류에 프롬프트 튜닝·LoRA PEFT·프롬프트 엔지니어링 비교
• •비정형 문법·불규칙 철자 등 저자원 언어 특유의 난제 다룸
• •제로샷 추론부터 LoRA, 프롬프트 튜닝, 퓨샷까지 4개 실험 설계
• •저비용으로 저자원 언어 유해 콘텐츠 탐지 가능한 실용적 방법론 모색