본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다양한 데이터셋에 대한 정확하고 다용도적인 자연어 해석을 제공하는 도메인 비의존적인 데이터셋 특징 추출 방법을 제안한다. 기존의 프롬프트 기반 방법의 한계인 정확성과 다양성 부족, 그리고 세분성 및 규모 제어의 어려움을 해결하기 위해, LLM이 추출된 특징을 사용하여 원본 데이터를 재구성하는 능력을 평가하여 정보가 풍부한 이진 특징을 선택하는 방법을 제시한다. 이 방법은 데이터셋 모델링 작업에서 효과를 보이며, 감옥 탈출 전략의 특징 표현 구축과 인간의 선호도에 맞는 특징 자동 발견 등 두 가지 사례 연구를 통해 검증된다. 또한, 추가적인 특징 샘플링을 통해 확장성을 보여준다.
