hbyang
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AI 생성 표본이 없어 정확도를 측정할 수 없는 상태에서, 규칙 기반 휴리스틱을 실제로 쓸 수 있게 만든다. 점수의 의미를 "AI일 확률"에서 "등록 코퍼스의 인간 저작물 대비 문체 이례도"로 재정의해, 라벨 없이도 참인 진술이 되도록 했다. 덤으로 high 배지 비율이 정의상 고정되어 검토 부하가 예측 가능해진다. - ai_detector: low_cut/high_cut 주입 지원. 둘 다 주어질 때만 적용하고, 적용되면 model_version 에 +corpus-percentile 을 붙여 컷 출처를 드러낸다. is_stub 은 여전히 true — 컷을 맞췄을 뿐 학습된 모델이 아니다. - calibrate_cuts/percentile/score_text_heuristic 순수 함수 추가. - scripts/calibrate_ai_detector_cuts.py: 코퍼스 표본의 점수 분포에서 백분위 컷을 산출하고 .env 두 줄을 출력한다. - 규칙 점수가 상단에서 clip 되어 p90=p98 이 되면 그 컷은 high 배지를 영원히 0건으로 만든다. 이 경우 .env 를 출력하지 않고 exit 3 으로 중단하며 saturated_share/distinct_scores 진단을 남긴다. 유효 표본 100건 미만은 exit 2. - kiwipiepy 유무가 점수를 바꾸므로 실제 사용 여부를 리포트에 기록하고 경고한다. 기본값은 그대로 비활성(AI_DETECTOR_ALLOW_HEURISTIC=false)이라 켜지 않으면 동작이 바뀌지 않는다. 컷 미설정 시에는 자리표시자임을 note 로 경고한다. 테스트 180건 통과 (신규 13건). Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> |
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| .. | ||
| __init__.py | ||
| config.py | ||