상무님 요청대로 어절 기준을 3~9로 바꿔가며 재판정한다. 기준값은 검색
후보를 바꾸지 않고 채택 여부만 정하므로, 후보 판정재료를 한 번 남겨두면
7회 실행 없이 오프라인에서 전부 계산할 수 있다. 27자로 재계산한 값이
실제 실행 결과 85건과 일치해 방식을 검증했다.
배치 스크립트에 하드코딩돼 있던 80 을 걷어낸다. --min-exact-span 을 줘도
이 줄이 설정을 읽지 않아 값이 적용되지 않았다.
겹침률 측정도 바로잡는다. 앞서 7어절 0% 로 봤던 것은 4만 쌍에서 히트가
0~1건이라 해상도가 없었고, 그 1건조차 같은 문서 내부의 반복이었다.
15만 쌍으로 늘리고 엔진과 같이 자기 문서 쌍을 빼면 9어절에서도 4.0% 다.
겹침이 사라지는 지점은 없으므로 '오탐 0 인 최저점' 논리는 성립하지 않는다.
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별도 파일을 늘리지 않고 기존 결과보고 워크북에 '중복 원고' 시트로 넣는다.
중복 제거 후 재실행하면 28건이 결과에서 사라지므로, 사라지기 전에 어떤
문서 사이의 중복이었는지 원문째로 남겨야 나중에 같은 제출자의 재제출인지
다른 제출자의 표절인지 확인할 수 있다.
--no-excerpt-sheet 로 원문 대조 시트 없이 중복 시트만 붙일 수 있게 했다.
결과보고는 원문 없는 배포판이라 이 경로를 쓴다.
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검토자가 침해 여부를 눈으로 판별하려면 원문이 있어야 하고, 어떤 조건으로
걸렸는지 알아야 한다. 두 가지를 워크북에 싣는다.
- extract_suspected_excerpts.py: 코퍼스 DB(읽기 전용)에서 질의·상대 원문과
일치 구간을 뽑는다. 킹서버 기본 python 이 3.6 이라 이 파일만 구문을 맞췄다.
- '판정 기준' 시트: 3개 OR 조건과 결합유사도 가중치, 조건별 충족 현황
- '원문 대조' 시트: 판정 사유 컬럼으로 각 건이 걸린 조건을 표시
판례 표기도 바로잡는다. USE_LLM_LEGAL_JUDGE=false 는 LLM 법적 판단만
끈 것이고 판례 검색은 규칙 기반으로 늘 동작한다. legal_risk.assess() 가
점수 하한 없이 상위 5건을 붙이므로 매칭 미탐지 건에도 판례가 채워진다.
한 줄에 뭉쳐 두면 모순으로 읽혀 판례 검색과 법적 판단을 분리해 적었다.
원문이 담긴 산출물은 gitignore 로 제외한다. 필요하면 위 스크립트로
코퍼스에서 다시 뽑을 수 있어 저장소에 영구 보존할 이유가 없다.
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배치 산출 JSONL은 엔진 내부 값(retrieval_backend, legal_judgment_method,
case_id 등 전 건 단일값 컬럼 포함)까지 22컬럼을 담고 있어 그대로 공유하면
오독을 부른다. 원본 JSONL을 건드리지 않고 보고에 필요한 컬럼만 추려
재생성하는 별도 스크립트를 추가한다.
- 침해 판별 결과: 전수 8컬럼, 의심 건 우선 정렬
- 의심 건 상세: 침해유형 한글화 + 관련 판례 연결
- 요약 통계: 근거 스팬 보유 건수와 해석 유의사항
- 1차_vs_2차 비교: 근거 스팬/커버리지 병기, 상위 N 절단 제거
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