연구진은 정치 텍스트에서 슈워츠 가치를 감지하는 어려움을 분석했어요. 문장, 윈도우, 전체 문서를 입력으로 활용하고, 도덕적 지식 기반을 활용한 검색 증강(RAG) 설정을 비교했어요. 결과적으로 전체 문맥이 더 유용할 때도 있지만, 모델 크기가 크다고 항상 성능이 향상되는 것은 아니었어요.
태그 분석 결과, 사회적 맥락이 중요하거나 개념적으로 혼동될 수 있는 가치 감지에서 맥락과 검색이 도움이 되는 것으로 나타났어요. 연구는 가치 기반 NLP에서 맥락, 지식, 모델 패밀리를 함께 평가해야 함을 시사합니다.
슈워츠 가치 감지 연구는 더 긴 입력이나 더 큰 모델이 항상 개선되는 것은 아니라는 점을 강조합니다.