정치 텍스트 가치 판별에 문맥과 도덕 지식이 미치는 영향 — DeBERTa-v3-large, 4.8 macro-F1 향상

정치 텍스트에서 Schwartz 가치를 문장 수준으로 탐지할 때, 전체 문서 문맥이 DeBERTa-v3-large 인코더의 macro-F1을 3.8~4.8포인트 올리지만, zero-shot LLM(12B~123B)에는 일관된 도움을 주지 못한다는 실험 결과가 나왔습니다. 반면, 도덕 지식 베이스를 검색 증강(RAG)으로 초기 융합(early fusion)하면 모든 모델군에서 성능이 안정적으로 개선되었습니다. 다만 모델 크기 증가가 항상 성능 향상으로 이어지지는 않았고, late fusion이나 cross-attention 방식보다 early fusion이 더 효과적이었습니다.

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