다어구 표현 (Multiword Expression) 분류를 위한 지도 학습 대 시연 기반 인컨텍스트 학습 (In-Context

요약

터키어 경동사 구문(LVC) 분류를 위해 지도 학습 기반 BERTurk와 다양한 LLM의 인컨텍스트 학습 성능을 비교 연구했습니다. 연구 결과, LLM은 프롬프트 구성에 따라 성능 편차가 크지만, 정교한 퓨샷 프롬프팅을 통해 지도 학습 베이스라인과 대등하거나 더 나은 성능을 보였습니다.

핵심 포인트

• 터키어 LVC 탐지를 위한 지도 학습과 LLM 성능 비교
• 제로샷 환경에서 LLM의 낮은 LVC 재현율 확인
• 원샷 프롬프팅 시 모델의 예측 편향 발생 가능성
• 퓨샷 프롬프팅이 모델의 보정 및 견고한 성능 향상에 기여
• LLM의 메타언어적 분류 작업에서의 높은 프롬프트 민감도