DOCS/troubleshooting/20251002_emotion_top-p_improvement.md

감정 분석 Top-p 개선 방안

발생 일시

2025-10-02 16:20 ~ 16:30

현상

감정 분석 결과가 사용자에게 부적절하게 노출되고, 애매한 감정 판단 문제 발생

문제 사례

• "56.1%의 자신감으로 '중립' 상태를 감지" (논리적 모순)
• "81.1%로 두려움 감지" (감정 분석 결과 직접 노출)
• 1위 감정만 사용하여 복합 감정 무시

원인 분석

1. 감정 정보 노출 문제

• llm_service.py:87-94에서 감정 분석 결과를 프롬프트에 직접 포함
• Gemini가 "detection certainty"를 "자신감"으로 오역
• 사람은 감정을 숫자로 말하지 않음 (내부 처리만 해야 함)

2. 단일 감정 판단의 한계

• 현재: 1위 감정만 사용 (EmotionState.dominant)
• 문제: fear 45%, sadness 30% → fear만 선택 (sadness 무시)
• 실제: 복합 감정 상태 (불안정한 상태)

3. 애매한 확률 처리 부재

• 1위가 35%인 경우도 해당 감정으로 판단
• 임계값 없이 무조건 dominant 사용

해결 방안

1. 감정 정보 노출 제거 (부분 완료)

• 커밋: 51e45d3
• llm_service.py:87-98에서 system_instruction 생성
• context['system_instruction']에 포함
• 문제: 핸들러(gemini/openai/claude)가 system_instruction 미사용
• 결과: 직접 노출은 제거되었으나 톤 조절 미적용

2. Top-p (Nucleus Sampling) 도입 (예정)

Top-p 원리

• 확률 높은 순 정렬 → 누적 합 p 도달까지 선택
• LLM 생성: p=0.90.95, 집중도 필요: p=0.50.7
• 감정 분석 적용: p=0.7 (70% 누적)

임계값 설정

• 1위 ≥ 70%: 단일 감정 (명확)
• 1위 < 50%: 복합 감정 (top-p 70% 사용)
• 모두 < 30%: neutral 처리 (애매함)

복합 감정 예시

fear 45% + sadness 30% = 75% (> 70%)
→ ["fear", "sadness"] 복합 감정
→ 톤: "조심스럽고 따뜻하게"

3. 구현 계획

현재 상태 (코드 확인 완료)

• EmotionState: base.py:19-24 (4개 필드)
• 감정 분석: emotion_llm.py:26-98
• 프롬프트 조절: llm_service.py:87-98 (system_instruction 생성만)
• DB 저장: database.py:172-177 (top_label, top_p)
• 미완성: 핸들러가 system_instruction 무시

1단계: 핸들러 수정 (필수)

• gemini_handler.py:59-150의 chat() 메서드
• context['system_instruction'] 읽어서 프롬프트에 포함
• openai/claude 핸들러도 동일 수정

2단계: Top-p 로직 추가

• emotion_llm.py:26-98에 Top-p 70% 계산
• EmotionState 확장 또는 별도 반환

3단계: 복합 감정 처리

• llm_service.py:87-98 복합 감정 매핑
• fear+sadness: "조심스럽고 따뜻하게"

4단계: DB 스키마 변경

• top_label → top_emotions (JSONB)
• top_p → cumulative_p

참고 문헌

• Top-p Sampling: https://en.wikipedia.org/wiki/Top-p_sampling
• Multi-label Emotion (2025): ME-TIEK 모델, EmoBERTa-X
• Probability-based Classification (2025)

관련 커밋

• 29c0317: 순환 참조 제거
• a946cef: 감정 프롬프트 detection certainty 명확화
• c531519: 한글 프롬프트 변경 (Gemini 오역 방지)
• 51e45d3: 감정 분석 결과 사용자 노출 제거