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>
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<html lang="ko"><head><meta charset="utf-8"><title>03. V1~V4 방법 설명</title>
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/* DECK 3: 방법 설명 */
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</style></head><body><h1>03. V1~V4 매칭 방법 — 무엇이고 어떻게 적용되는가</h1><div class="meta">키워드 → 의미 → 구조 → 적용 가능성으로 신호를 누적해 캐스케이드 매칭.</div><div class="method-block"><div class="method-name"><span class="badge">V1</span>키워드 매칭 (Baseline)</div><div class="method-tagline">"이 단어들이 같이 나오나?" — 빠른 후보 필터</div><div class="method-formula">matching_score = 0.414 × 핵심(단독) + 0.320 × 세트(co-occurrence) + 0.265 × 연관</div><div class="method-detail">· 프레임 텍스트에서 <b>핵심 / 세트 / 연관</b> 3계층 키워드 추출<br/>· 가중치는 <b>Logistic Regression 학습</b> (TARGET 4 × 32, LOOCV 4/4)<br/>· 32 프레임 중 1위 = 후보 프레임. <b>TARGET 4/4 정답</b></div></div><div class="cascade-arrow">↓ V1 Top-K 후보를 다음 축으로 재정렬</div><div class="method-block"><div class="method-name"><span class="badge">V2</span>의미 매칭 (semantic rerank)</div><div class="method-tagline">"단어가 달라도 의미가 같은가?"</div><div class="method-formula">similarity = cosine(MDX summary embedding, frame.content embedding) · model = jhgan/ko-sroberta-multitask</div><div class="method-detail">· V1 Top-K 후보 안에서 의미 유사도로 재정렬<br/>· 키워드는 다르지만 같은 주제를 다룰 때 잡아냄</div></div><div class="cascade-arrow">↓</div><div class="method-block"><div class="method-name"><span class="badge">V3</span>구조 매칭 (structure rerank)</div><div class="method-tagline">"이 콘텐츠를 담을 수 있는 레이아웃인가?"</div><div class="method-formula">score = 0.40 × layout_compat + 0.35 × content_affinity + 0.25 × structure_intent</div><div class="method-detail">· content_affinity 12 enum (concept_definition / goal_axes / persona_benefit / ...)<br/>· structure_intent 9 enum (binary_compare / multi_parallel / state_transition / ...)<br/>· alternative_patterns — 대안 layout 관계 (cycle ↔ 3col-parallel 등)</div></div><div class="cascade-arrow">↓</div><div class="method-block"><div class="method-name"><span class="badge">V4</span>적용 가능성 판정 (template-fit-v1)</div><div class="method-tagline">"실제로 쓸 수 있나? 어느 정도 수정해야 하나?"</div><div class="method-formula">multi-axis: anchor + cardinality + relation + slot + content - penalty<br/>→ 라벨: <span class="label-use_as_is">use_as_is</span> / <span class="label-light_edit">light_edit</span> / <span class="label-restructure">restructure</span> / <span class="label-reject">reject</span></div><div class="method-detail">· 점수 1위 ≠ 실사용 가능. <b>판정 라벨</b>로 결정<br/>· reject 면 기존 프레임에 없는 신규 콘텐츠 → 재구성 신호</div></div></body></html> |