KyeongminandClaude Opus 4.8
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- src: phase_z2 composition/mapper/pipeline/placement_planner/retry, ai_fallback(prompts/schema/validate), mdx_text_atoms 신규 - Front: PipelineTracePanel 신규, FramePanel/SlideCanvas/Home/designAgentApi 등 갱신 + 테스트 4종 추가 - templates/phase_z2: catalog(component_expansion_registry, node_slot_mapping 신규), frames, families, slide_base 갱신 - tests/matching: phase2~26 매칭 실험 스크립트·리포트·온톨로지 전체 (미커밋 진행분) - tests: b4_v4 evidence, task5~28.5 시리즈, regression(imp95 baseline) 등 신규 테스트 대량 추가 - docs/reference: MDX 구조 인벤토리, MDX→Frame 구조 계약 문서 - scripts: mdx 계약/parity/coverage/viewport 체크, gitea comment, run sync 유틸 - .gitignore: tmp*.json, chromedriver, .orchestrator, *.pkl, Front_test* 등 임시/스냅샷 제외 미완성 작업의 보존용 스냅샷 커밋 (2026-07-02) Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
106 lines
4.3 KiB
Python
106 lines
4.3 KiB
Python
"""Phase 5 — Case 2 통합표 (세부 단위 유닛에 대한 7개 방법 비교)
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세로: 유닛(6, 12) × 순위(1/2/3)
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가로: 7개 방법 (키워드 3 + 구조 1 + 의미 3 - SBERT 3 variant)
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"""
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import re
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from pathlib import Path
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HERE = Path(__file__).parent
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# (유닛 번호, 유닛 이름, 종류, 정답 short ID, 정답 타이틀)
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TARGET_UNITS = [
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("6", "MDX01-2-details", "팝업+표", "18", "BIM과 DX의 이해"),
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("12", "MDX02-2.2-table", "표", "14", "(MDX02-2 primary)"),
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]
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# Phase 2 소스 방법명 → Case 2 표시 방법명
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METHOD_MAP = [
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("TF-IDF", "TF-IDF"),
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("Char-ngram", "Char 3-gram"),
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("Kiwi+BM25", "Kiwi+BM25"),
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("Structural", "구조 메타"),
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("SBERT-원본", "ko-srobert"),
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("SBERT-축약", "축약+srobert"),
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("SBERT-청크", "청킹+srobert"),
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]
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md = (HERE / "MATRIX_PHASE2.md").read_text(encoding="utf-8")
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parts = re.split(r"\n## (\d+)\. ", md)
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unit_blocks = {parts[i]: parts[i + 1] for i in range(1, len(parts), 2)}
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def extract_top3(block_text, method_name):
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"""Row 한 줄에서 1위/2위/3위 셀을 각각 반환"""
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for line in block_text.split("\n"):
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if line.startswith(f"| {method_name} |"):
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cells = line.split(" | ")
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if len(cells) >= 4:
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# cells[0] = "| 방법명", cells[1..3] = 1위/2위/3위
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# cells[3]에 trailing "|" 있을 수 있음 → rstrip
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top3 = [c.strip().rstrip("|").strip() for c in cells[1:4]]
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return top3
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return ["-", "-", "-"]
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def mark_correct(cell, correct_id):
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"""정답 프레임이면 ⭐ 표시"""
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if f"**{correct_id}**" in cell:
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return "⭐ " + cell
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return cell
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# 리포트 조립
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lines = []
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lines.append("# Phase 5 — Case 2. 세부 단위(팝업·표) 매칭 통합표")
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lines.append("")
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lines.append("**비교 대상**: 7개 방법 (키워드 3 + 구조 1 + 의미 3)")
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lines.append("- 의미 매칭은 **SBERT 한 모델에 3가지 전처리 전략** 적용 (원본/축약/청크)")
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lines.append("- 세부 단위(팝업·표)가 키워드 vs 의미 매칭 성능 차이를 드러내는지 확인용")
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lines.append("")
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lines.append("정답 프레임은 ⭐로 표시했습니다.")
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lines.append("")
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# 헤더: 콘텐츠 | 7개 방법
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header = ["콘텐츠"] + [display for _, display in METHOD_MAP]
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lines.append("| " + " | ".join(header) + " |")
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lines.append("|" + "|".join(["------"] * len(header)) + "|")
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for num, uid, kind, correct_id, correct_title in TARGET_UNITS:
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block = unit_blocks.get(num, "")
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# 방법별 top3 추출
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method_tops = {}
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for src_name, display_name in METHOD_MAP:
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method_tops[display_name] = extract_top3(block, src_name)
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# 유닛 헤더 행 (7 col 전체 병합 느낌으로 굵게)
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header_cell = f"**{num}. {uid}** ({kind})<br>정답 = Frame **{correct_id}**"
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lines.append(f"| {header_cell} | " + " | ".join([""] * len(METHOD_MAP)) + " |")
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# 1위/2위/3위 행
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for rank_idx, rank_label in enumerate(["**1순위**", "**2순위**", "**3순위**"]):
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row = [rank_label]
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for _, display_name in METHOD_MAP:
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cell = method_tops[display_name][rank_idx]
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row.append(mark_correct(cell, correct_id))
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lines.append("| " + " | ".join(row) + " |")
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lines.append("")
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lines.append("---")
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lines.append("")
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lines.append("## 관찰 포인트")
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lines.append("")
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lines.append("1. **세부 단위에서는 키워드 > 의미**: 팝업·표처럼 구체적 텍스트가 많은 유닛에서는 "
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"TF-IDF/Char/Kiwi+BM25 모두 1위 정답. 직접 단어 겹침이 크기 때문.")
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lines.append("2. **구조 메타**는 두 유닛 모두 동일 결과 (17/01/05) — 세부 단위는 구조적 특징이 "
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"거의 같아서 변별력 없음.")
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lines.append("3. **축약+srobert 전략은 세부 단위에 부적합**: 제목/볼드만 뽑으면 팝업·표의 핵심 "
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"내용이 날아감. 두 유닛 모두 실패.")
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lines.append("4. **청킹+srobert**: 블릿·섹션 구조가 명확한 팝업(6번)은 성공, 표만 있는 12번은 "
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"청크 나누기가 애매해 실패.")
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lines.append("5. **ko-srobert 원본**: 의미 방법 중 세부 단위에 가장 적합. 두 유닛 모두 1위 정답.")
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lines.append("")
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out_path = HERE / "MATRIX_PHASE5.md"
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out_path.write_text("\n".join(lines), encoding="utf-8")
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print(f"완료: {out_path}")
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