본 논문은 다양한 실제 상황에 적용 시 성능 편차가 큰 어려움을 겪는 반어법 감지의 일반화 문제를 다룹니다. 연구진은 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 IDADP 프레임워크에서 생성된 반어법 중심 프롬프트가 데이터셋 특유의 한계를 극복하고, 일관성 있고 사람이 읽을 수 있는 추론을 생성하여 반어적 텍스트를 의도된 의미로 변환할 수 있음을 발견했습니다. 이를 바탕으로 반어법 감지, 추론 및 이해에서 LLM의 제로샷 성능을 향상시키기 위한 미래 연구의 유망한 방향(상황 인식 향상, 하이브리드 기호-신경망 방법 탐색, 다중 모달 데이터 통합 등)을 제시합니다.
