hbyang 37f61c1bea fix: derive KLUE NER labels from dataset, not hardcoded order ... KLUE NER 의 라벨 id 순서는 B-DT(0) … I-TI(11), O(12) 로 'O' 가 맨 뒤다. 스크립트는 ["O"] + [B-/I- ...] 로 재구성해 써서 전체가 한 칸씩 밀렸다. tokenize_and_align 은 데이터셋 id 를 그대로 넘기는데 build_metrics 가 어긋난 순서로 해석하면서, 실제 O 구간이 I-TI 엔티티로 집계됐다. 영향 — micro support 14,257(실제 엔티티 수) → 67,056 으로 부풀고 F1 도 함께 올랐다. 학습된 klue_ner_large 를 올바른 매핑으로 재평가하면 0.8123 이며 보고돼 온 0.8750 이 아니다. 전 차수 성적서의 support 62,760 (max_length 절단분 차이) 도 같은 상태였다. 모델 자체는 데이터셋 id 공간에서 일관되게 학습돼 재학습이 필요없다. 잘못된 것은 지표 해석뿐이다. 라벨 목록을 데이터셋에서 직접 가져와 유일한 출처로 삼는다. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>		2026-09-16 13:40:04 +09:00
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analyze_case_coverage.py	2단계 고도화 선행 작업: 군집화·요약·평가환경·데이터 스펙 (데이터 수령 전)	2026-06-18 13:16:07 +09:00
apply_precedent_grades.py	feat: 전체 판례 검색과 판례 탭 추가	2026-08-20 16:20:37 +09:00
build_ai_training_dataset.py	feat: 수령 자서전 데이터 파이프라인과 맞춤 요약 추가	2026-08-20 16:59:17 +09:00
build_persistent_index.py	Claude 리뷰 기반 운영 안정성 보강	2026-08-10 16:42:17 +09:00
build_plagiarism_testset.py	feat: add precision test harness and 2-1년차 test plan	2026-09-14 14:56:02 +09:00
build_precedent_listup_xlsx.py	docs: 적재본 545건의 출처 내역 추가 (컴북스 31 / 위원회 514)	2026-08-20 12:57:34 +09:00
build_precedent_listup.py	docs: 자서전·출판물 표절 판단 근거 판례 리스트업 추가	2026-08-19 14:44:20 +09:00
build_preference_dataset.py	2단계 고도화 선행 작업: 군집화·요약·평가환경·데이터 스펙 (데이터 수령 전)	2026-06-18 13:16:07 +09:00
build_report_xlsx.py	reports 수정 및 script 수정 .	2026-09-07 10:45:33 +09:00
build_summary_annotation_packet.py	feat: 요약 검수 패킷과 수기집 원본 수집 도구 추가	2026-08-20 17:24:39 +09:00
calibrate_ai_detector_cuts.py	feat: OCR·조판 아티팩트 정규화와 백분위 컷 캘리브레이션	2026-08-19 13:53:59 +09:00
clean_ai_samples.py	feat: 전달 파일 전용 정책과 AI 표본 품질 감사 추가	2026-08-21 08:44:22 +09:00
collect_copyright_precedents.py	feat: 판례 GPT 판단과 연동 가이드 최신화	2026-08-18 11:10:02 +09:00
eval_metadata_f1.py	2단계 고도화 선행 작업: 군집화·요약·평가환경·데이터 스펙 (데이터 수령 전)	2026-06-18 13:16:07 +09:00
eval_rouge.py	fix: 요약 ROUGE를 계획서 수식에 맞춤 (F1 → recall, 다중 참조)	2026-08-19 13:54:22 +09:00
evaluate_o2o_dataset.py	Initial commit: O2O 저작권 침해 여부 탐지 API	2026-05-13 11:20:17 +09:00
evaluate_pairs.py	feat: 수령 자서전 데이터 파이프라인과 맞춤 요약 추가	2026-08-20 16:59:17 +09:00
extract_source_documents.py	3.5만 에피소드 기반 표절·AI·판례 분석 파이프라인 구현	2026-08-10 16:12:15 +09:00
extract_suspected_excerpts.py	feat: report original text and judgment criteria for review	2026-09-03 09:49:50 +09:00
generate_ai_samples.py	chore: AI 생성 설정 provenance 기록	2026-08-20 17:22:14 +09:00
generate_plagiarism_pairs.py	feat: 수령 자서전 데이터 파이프라인과 맞춤 요약 추가	2026-08-20 16:59:17 +09:00
ingest_life_writing.py	feat: add anonymized infringement batch reporting	2026-09-02 09:23:45 +09:00
ingest_o2o_xlsx.py	feat: 수령 자서전 데이터 파이프라인과 맞춤 요약 추가	2026-08-20 16:59:17 +09:00
run_embedding_infringement_batch.py	feat: query life writing at segment level	2026-09-04 14:40:53 +09:00
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run_precision_eval.py	feat: add precision test harness and 2-1년차 test plan	2026-09-14 14:56:02 +09:00
sample_curl.sh	API Key 인증 완전 제거	2026-05-14 08:58:28 +09:00
sample_python.py	API Key 인증 완전 제거	2026-05-14 08:58:28 +09:00
show_klue_ner_samples.py	feat: add KLUE NER sample viewer for scorecard capture	2026-09-16 13:18:07 +09:00
train_ai_detector.py	feat: AI 의심도 모델의 학습 범위 노출	2026-08-21 09:06:26 +09:00
train_klue_ner.py	fix: derive KLUE NER labels from dataset, not hardcoded order	2026-09-16 13:40:04 +09:00
validate_precedents.py	feat: 판례 GPT 판단과 연동 가이드 최신화	2026-08-18 11:10:02 +09:00
visualize_eval_v2.py	성능지표 및 레포트 업로드 .	2026-05-18 14:54:01 +09:00
visualize_eval.py	Initial commit: O2O 저작권 침해 여부 탐지 API	2026-05-13 11:20:17 +09:00