CLaC 시스템은 SemEval-2026 Task 6에서 미국 대통령 인터뷰 Q&A의 답변 명확성 및 회피 탐지를 위해 개발되었습니다. 이 시스템은 파인튜닝된 인코더와 프롬프트 기반 LLM을 비교했습니다.
LLM 앙상블은 3개 클래스 Task 1에서 80의 macro-F1을, 9개 클래스 Task 2에서 59의 macro-F1을 달성했습니다. 8개의 트랜스포머 인코더는 부분 레이어 해동 방식으로 최적화되어 전체 파인튜닝보다 성능이 뛰어났습니다.
프롬프트 기반 LLM은 특정 파라미터 업데이트 없이도 파인튜닝된 인코더보다 성능이 좋았으며, 특히 소수 클래스에서 두드러졌습니다. 영어와 다국어 인코더를 결합하여 앙상블 성능을 향상시켰습니다.