연구진은 단어의 상황적 의미를 표현하는 장면 추상화 프레임워크를 제안했어요. 이 프레임워크는 상황적 맥락과 감정적 연관성을 구조화된 데이터로 표현합니다. COCA-Scenes 데이터셋을 활용해 인간 관찰자 간 일관성을 확인하고, 기존 방법 대비 인간 해석과 더 잘 부합하는 것을 입증했어요.
장면 추상화는 상황적 맥락(사건, 개체, 배경)과 표현 프로필(관련 사건, 일반화된 속성, 유발된 감정)로 구성돼요. 이를 위해 LLM을 활용해 몇 번의 프롬프트만으로 장면을 추출하고 구조화합니다. 연구는 인간 관찰자 간 82.4%의 정확도를 보였으며, 기존 방법보다 11.8%p 향상된 성능을 기록했어요.
실험 결과, 장면 프로필은 인간이 단어를 맥락적으로 해석하는 방식과 더 가깝고, ATOMIC 기반 방법보다 세 가지 의미 차원에서 86.4% 더 선호도를 보였어요.