연구진은 심리 방어 기제 분류 데이터 부족과 불균형 문제를 해결하기 위해 문맥 인식 합성 증강 프레임워크를 제안했어요. 제안된 방법은 PsyDefDetect 공유 작업에서 기존 모델보다 정확도가 40.25% 향상된 58.26%를 달성했어요. 프롬프트 정의 품질이 생성 충실도와 성능에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났어요. 저자들은 데이터가 부족한 환경에서 심리적으로 기반한 방어 기제 분류를 위한 강력한 기준을 제시했어요.