연구진은 LLM의 문제점을 해결하기 위해 SRICL 프레임워크를 개발했어요. 이 프레임워크는 의미 검색, 컨텍스트 학습, 지도 학습, 검증기를 결합하여 직무 기술 추출 성능을 향상시켰어요.
SRICL은 기존 GPT-3.5 프롬프트 기반 방식보다 STRICT-F1 점수에서 상당한 개선을 보였고, 잘못된 태그와 환각 현상을 줄였어요.
다양한 분야와 언어의 직무 광고 문장에 대한 6개의 공개 데이터셋에서 SRICL의 성능이 입증되었으며, 저자원 환경에서도 활용 가능성을 보여주었어요.