# Memory · Classification

Ko-SRoBERTa 기반 의미 검색과 고전적인 ML 분류(나이브 베이즈 등)를 결합해 의도/메모리 분류 정확도를 높이기 위한 연구 노트 모음입니다.

## 포함 문서

| 파일 | 요약 |
|------|------|
| `2024_bert_embedding_feature_selection.md` | BERT 임베딩에서 상위 특징을 선택해 메모리 검색 성능을 높이는 방법 |
| `2024_hybrid_llm_ml_threshold.md` | LLM Confidence + ML 임계값을 조합한 하이브리드 분류 전략 |

## 어떻게 읽나

1. `2024_hybrid_llm_ml_threshold.md` → 현재 의도 분류기의 threshold 설계 근거
2. `2024_bert_embedding_feature_selection.md` → 임베딩 후처리/축약 기법
3. 의도 분류 흐름 전체는 `DOCS/research/intent_classification/README.md`와 연결

## TODO

- PT4AL 기반 쿼리 전략 실험 결과 추가
- 의도 재학습 배치 결과 공유
- ko-SRoBERTa fine-tuning 실험 로그 업로드
