나누구 앱 저작권 탭 연동을 위해 detect 응답에 두 블록 추가:
- review_summary: 독창성%/유사도%/유사문장 건수/대조 건수/의심 유무/AI 의심도
(독창성 환산 캘리브레이션 포함 — 무관한 글은 유사도 0~5%로 눌러 표시)
- ai_generation: AI 생성 의심도 스텁(요청마다 더미, is_stub=true).
워터마킹+언어특징 분류 정식 구현 전까지 계약 확정용.
바이칼 연동용 API 양식서(docs/API_SPEC_BAIKAL.md) 추가.
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컴북스 데이터 수령 전 가능한 작업을 선행 구현. 데이터 도착 즉시
학습·검증에 착수할 수 있도록 알고리즘·평가 하니스·문서를 준비.
알고리즘/파이프라인:
- engine/clustering.py: 군집화 기반 부분 표절(요소 교체) 판별,
detect 응답에 partial_signal 필드 노출 (계획서 2단계 표절검출 고도화)
- engine/summarizer.py + POST /v1/summary: TextRank 추출적 요약 +
통합(LLM) 골격 (과제2 ② 스토리 요약/분석)
- engine/preference.py + scripts/build_preference_dataset.py:
Human Feedback 선호학습(DPO) 데이터 파이프라인 골격
평가 하니스 (정답셋 도착 즉시 측정):
- engine/rouge.py + scripts/eval_rouge.py: 요약 ROUGE (지표 No.7)
- engine/metadata_eval.py + scripts/eval_metadata_f1.py: 메타 추출 F1
(지표 No.3, KLUE NER 호환)
- engine/case_coverage.py + scripts/analyze_case_coverage.py:
39 케이스 갭 분석 → 컴북스 데이터 요청 목록 (정밀도 97% 근거)
문서:
- docs/DATA_REQUEST_SPEC.md: 요청 데이터 스펙 + 요약 정답셋/HF 라벨 가이드
- docs/INTEGRATION_INTERFACE.md: 2단계 통합 인터페이스
- docs/SW_COPYRIGHT_REGISTRATION.md: SW 저작권 등록 준비
- docs/PHASE2_PROGRESS.md, docs/CASE_COVERAGE.md
테스트 31 → 67건 전부 통과.
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