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e89cd23ed6 feat: report original text and judgment criteria for review
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.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-09-03 09:49:50 +09:00
c5f66eff30 docs: Qwen 대조문 학습과 운영 결과 기록 2026-08-21 09:10:41 +09:00
fcfaaab965 chore: 수기집 원본을 저장소와 이미지에서 제외 2026-08-20 17:25:54 +09:00
ce50e89089 3.5만 에피소드 기반 표절·AI·판례 분석 파이프라인 구현 2026-08-10 16:12:15 +09:00
3b69bdf0f0 Initial commit: O2O 저작권 침해 여부 탐지 API
PDF v1.2 요구사항 반영 완료:
- 10종 법령 메타 태그 + 39개 케이스 분류체계
- 3단 캐스케이딩: MinHash+LSH → 삼중 유사도 → 분류
- 자서전 특화: 공통 표현 사전 제거 + NER 마스킹
- KoSimCSE 한국어 임베딩 (자체 산출물 방어)
- 보수적 임계값 0.85
- 검토 콘솔 UI (탐지 + 코퍼스 관리 탭)
- Docker 배포 패키지 + 31개 테스트 통과
2026-05-13 11:20:17 +09:00