연구진은 LLM의 분류 체계 확장 가능성을 높이기 위해 ReLTEx 프레임워크를 개발했어요. ReLTEx는 LLM 생성 후보를 구조에 맞춰 검증하고 재귀적 확장을 제어하여 일관성과 품질을 개선해요.
마스크된 분류 체계 확장 환경에서 벤치마크 분류 체계를 사용해 실험 결과, 기존 방식보다 신뢰성 있고 의미 일관성이 높은 확장 결과를 보여줬어요.
적응된 평가 지표와 인간 평가를 통해 ReLTEx가 환각 현상을 줄이고 더 나은 분류 체계 확장을 제공하는 것을 입증했어요.