# 의도 분류기 재학습 효과 검증

**작성일**: 2025-11-26  
**작성자**: Auto (Claude)  
**관련 문서**:
- `251126_intent_3step_db_bayesian_integration_complete.md` - DB/베이지안 통합 완료
- `DOCS/journey/research/intent_classification/retraining_pipeline_plan.md` - 재학습 파이프라인 설계

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## 1. 재학습 실행

### 1.1 데이터 현황

**IntentReviewQueue 통계**:
- 전체: 98개
- confirmed: 61개
- corrected: 37개
- true_intent 설정됨: 97개

**Intent별 라벨링된 데이터**:
- calendar_query: 29개
- calendar_event: 22개
- unknown: 26개
- web_search: 10개
- document_analysis: 5개
- summarize: 4개
- email_send: 1개

### 1.2 재학습 실행

**Naive Bayes 재학습**:
- document_analysis → 'doc' 라벨: 5개 메시지 반영
- email_send → 'email' 라벨: 1개 메시지 반영
- 총 6개 메시지 반영 완료

**Prototype 재계산**:
- intent_prototypes 테이블 스키마 확인 필요 (향후 구현)

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## 2. 재학습 효과 검증

### 2.1 Naive Bayes 재학습 효과

**테스트 메시지**:
- "이 문서 분석해줘" → doc 확률: 0.943 (94.3%)
- "이메일 보내줘" → email 확률: 0.982 (98.2%)

**결과**: 재학습된 Naive Bayes가 문서/이메일 의도를 높은 신뢰도로 구분

### 2.2 실제 의도 분석 정확도

**테스트 케이스**:
1. "이 문서 분석해줘" → document_analysis (confidence: 0.94) ✓
2. "이메일 보내줘" → email_send (confidence: 0.95) ✓
3. "12월 10일 일정 등록해줘" → calendar_event (confidence: 0.90) ✓

**전체 정확도**: 100% (3/3)

### 2.3 Baseline 메트릭

**재학습 전**:
- 정확도: 97.94%
- 리뷰 큐 진입률: 6.65%
- F1-scores:
  - calendar_query: 0.964
  - calendar_event: 0.957
  - web_search: 1.000
  - document_analysis: 1.000
  - email_send: 1.000
  - summarize: 1.000
  - unknown: 1.000

**재학습 후**:
- 정확도: 97.94% (동일, 재학습 데이터가 적어서 큰 변화 없음)
- 리뷰 큐 진입률: 6.65% (동일)

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## 3. 개선 효과 분석

### 3.1 즉시 효과

- ✅ Naive Bayes 재학습 완료 (6개 메시지 반영)
- ✅ 실제 의도 분석 테스트에서 100% 정확도
- ✅ 높은 confidence 값으로 안정적인 분류

### 3.2 장기 효과 예상

- **데이터 축적**: 더 많은 라벨링 데이터가 쌓이면 정확도 향상 예상
- **Prototype 개선**: intent_prototypes 재계산으로 임베딩 기반 분류 개선
- **리뷰 큐 진입률 감소**: 학습이 진행될수록 불확실한 케이스 감소 예상

### 3.3 한계점

- **재학습 데이터 부족**: document_analysis 5개, email_send 1개로 적음
- **Prototype 재계산 미완료**: intent_prototypes 테이블 스키마 확인 필요
- **장기 효과 측정 필요**: 시간이 지나면서 데이터가 축적되어야 개선 효과 명확히 확인 가능

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## 4. 다음 단계

1. **더 많은 라벨링 데이터 수집**: IntentReviewQueue에 더 많은 confirmed/corrected 항목 필요
2. **Prototype 재계산 완료**: intent_prototypes 테이블 스키마 확인 후 재계산 로직 완성
3. **정기적 재학습**: 주기적으로 재학습 스크립트 실행하여 지속적 개선
4. **장기 모니터링**: 시간이 지나면서 정확도 및 리뷰 큐 진입률 변화 추적

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**작성 완료**: 2025-11-26  
**검증 결과**: 재학습이 완료되었고, 실제 의도 분석에서 높은 정확도를 보이고 있습니다.

