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기타 2026-07-03 4KB 읽기 4분

의미어코드 재고도화 — 온톨로지v2 + 지표 정량분석 (2026-07-03, kps)

개요

kps 지시: 의미어코드 현황체크 + 다른 세션이 추론성능(총점) 올리는 중 → 의미어코드 고도화가 크라우니AI 지표 총점에 미칠 기대결과 정량분석 → 의미어코드 영역부터 재고도화.

1. 현황 체크

  • 의미어코드 스택 = 136개 .한선 파일 (코드북·연산자·PHYLUM·인과·삼진학습·어텐션·문화계층·실어휘…)
  • 코어 회귀 그린: 코드북27·연산자21·PHYLUM10·인과10·인과엔진9·통합8·코어8·패킷3·STE12·임베딩8·EBM6·실어휘분류12 = 122+/122
  • 병목 진단(이전 세션 + 복합AI 메모리 일치): 현 SemCode A=729P+27C+S에서 C=장내챕터순번·S=순번 → C/S에 직교 의미축 0. 같은 의미장에 Thing/Action 혼재해도 순번으로 뭉갬 → 삼진망이 온톨로지로 분리학습 불가. "인코딩이 학습가능성을 결정."

2. 정량분석 (의미어코드_지표기여.한선, 5/5 PASS)

크라우니AI 총점 = 페이블 초과 6축(무환각·지속기억·감사재현·검증정확·비용·주권, 메모리 project_compound_ai_thor SSOT). 의미어코드=닫힌어휘 substrate → 6축의 원천. 품질 4지표(커버리지·접지율·학습가능성·합성성)가 6축 가중구동.

시나리오[커버,접지,학습,합성]총점델타비용
현재[21,33,33,45]31
온톨로지v2[21,67,75,55]51+20데이터0(재인코딩만)
v3(+19k커버리지)[95,67,75,70]77+4619k 소싱 고비용
  • 최대상승축 = 검증정확(+25) — 학습가능성이 지배하는 축. 결정론 코어가 학습가능 인코딩 위에서만 정확.
  • ROI 결론: 온톨로지v2 = 데이터추가 0(재인코딩만)으로 +20 → 최우선 레버. 19k 커버리지(v3)는 차순위(고비용).
  • (가중치·목표치는 방어가능 추정 = 메커니즘 의존도 근거, 실측 대체가능 파라미터)

3. 재고도화 구현 — 온톨로지코드북v2.한선 (10/10 PASS)

현 v1의 C축(순번)을 온톨로지 범주(Concepticon ONTOLOGICAL_CATEGORY 6종)로 직교 재인코딩:
  • Thing=0 · Action=1 · Property=2 · Number=3 · Classifier=4 · Other=5 (비음수 인덱스 = 균형3진 floor 디코딩 안전)
  • A = 729*P + 27*O + S — 같은 온톨로지 = 같은 C트릿 → 삼진망 선형분리 가능
학습가능성 실증(정직 계량):
  • v1(순번C): 같은 의미장 내 Thing/Action/Property 혼재 → C→온톨로지 맵 충돌 28쌍(같은 C, 다른 온톨로지 = 함수 아님 = 어떤 분류기도 불학습)
  • v2(온톨로지C): 충돌 0쌍(함수 = 학습가능), 온톨로지 12/12 주소복원, 온톨로지별 C클러스터 선형분리
  • 충돌수(28→0)가 곧 학습가능성 증명 — 접지 도메인(색=Property·유리=Thing·낙하=Action, 임의 아님)에서 실측.

관련 파일

  • libs/의미어코드_지표기여.한선 (정량모델 5/5)
  • libs/온톨로지코드북v2.한선 (재인코딩 실증 10/10)
  • 기반: 삼진주소디코더.한선(floor 정본)·실어휘코드북.psv(4167)·의미어코드북.한선(v1)

잔여 이슈 / 다음

  • 전체 4164 온톨로지 태깅: Concepticon ONTOLOGICAL_CATEGORY 재확보 필요(scratchpad concepticon.tsv 소실). 재다운로드 → 실어휘코드북 O축 재배정 → v2 전면 적용.
  • 삼진 분류기 v2 재학습: 의미어분류학습/실어휘분류를 v2 인코딩으로 재훈련 → 온톨로지 일반화 실측(현재 P축 선형만 → O축 추가).
  • v3 커버리지: 19k 개념 소싱(GWA/Concepticon 확장) = 총점 77 목표.
  • 다른 세션(추론성능)과 연계: v2가 검증정확 축을 +25 → 그 세션 총점에 직접 기여.