feat: add issue priority prediction model (score-based)

README.md

@@ -1,3 +1,276 @@
 ---
+language:
+  - ko
+  - en
+tags:
+  - text-classification
+  - regression
+  - commit-priority
+  - issue-priority
 license: apache-2.0
+datasets:
+  - custom
+metrics:
+  - mae
+  - rmse
+  - spearman
 ---
+
+# Issue Priority Predictor (Korean)
+
+**커밋/이슈의 우선순위를 자동으로 예측하는 한국어/영어 지원 모델**
+
+## Model Details
+
+이 모델은 GitHub 커밋 텍스트를 기반으로
+우선순위 점수(priority score)를 예측하는 다국어 모델입니다.
+
+distilbert-base-multilingual-cased를 기반으로 하여,
+한국어와 영어로 작성된 커밋 데이터를 사용해 파인튜닝되었습니다.
+
+모델은 입력 텍스트에 대해 0~1 범위의 연속적인 점수를 출력하며,
+점수가 높을수록 상대적으로 우선순위가 높음을 의미합니다.
+최종적인 우선순위 클래스(HIGH / MED / LOW)는
+서비스 환경에 맞는 후처리 정책을 통해 결정하는 것을 전제로 합니다.
+
+Evaluation Metrics
+
+아래 평가지표는 0~1로 스케일링된 우선순위 점수를 기준으로 산출되었습니다.
+
+Loss: 0.0045
+
+MAE (평균 절대 오차): 0.0122
+
+RMSE (평균 제곱근 오차): 0.0150
+
+Spearman 상관계수: 0.8473
+
+**Note**
+본 모델은 우선순위를 직접 분류(classification)하지 않고, 모델이 예측한 점수를 기반으로
+도메인 정책(보안, 결제, 장애, 문서 변경 등)을 반영한 후처리를 적용하도록 설계되었습니다.
+
+## 🚀 빠른 시작
+
+### 모델 예측 (점수만 출력)
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+import torch
+import json
+
+# 모델 로드
+model_name = "your-username/issue-priority-ko"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+model.eval()
+
+# 예측 (점수만 출력)
+text = "로그인 안됨, 토큰 만료 처리 필요"
+inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256)
+
+with torch.no_grad():
+    score_raw = model(**inputs).logits.item()  # 0~1 범위 점수
+
+# 원래 스케일로 복원
+with open("score_thresholds.json", "r", encoding="utf-8") as f:
+    thresholds = json.load(f)
+
+score = score_raw * (thresholds["train_max"] - thresholds["train_min"]) + thresholds["train_min"]
+
+print(f"Predicted Score: {score:.4f}")
+```
+
+### 점수 → 클래스 변환 (후처리)
+
+```python
+# 방법 1: to_priority 함수 사용 (권장)
+from postprocess.to_priority import to_priority
+
+# 기본 변환 (후처리 규칙 없음)
+priority = to_priority(score=score, text=text)
+print(f"Priority: {priority}")
+
+# 후처리 규칙 포함 (옵션)
+priority = to_priority(score=score, text=text, use_rules=True)
+print(f"Priority (with rules): {priority}")
+```
+
+```python
+# 방법 2: 직접 변환
+if score >= thresholds["q_high"]:
+    priority = "HIGH"
+elif score <= thresholds["q_low"]:
+    priority = "LOW"
+else:
+    priority = "MED"
+```
+
+## 📋 모델 정보
+
+| 항목 | 내용 |
+|------|------|
+| **기반 모델** | `distilbert-base-multilingual-cased` |
+| **작업 유형** | 회귀 (Regression) |
+| **입력** | 커밋/이슈 제목 + 본문 텍스트 |
+| **출력** | 우선순위 점수 (float) |
+| **클래스 변환** | 후처리로 수행 (`to_priority()` 함수) |
+| **언어** | 한국어, 영어 |
+| **최대 길이** | 256 토큰 |
+
+> **중요**: 모델은 점수만 출력합니다. HIGH/MED/LOW 클래스 변환은 `to_priority()` 함수를 사용하세요.
+
+## 🎯 주요 특징
+
+1. **다국어 지원**: 한국어와 영어 커밋/이슈 모두 처리 가능
+2. **키워드 기반 후처리**: `postprocess/priority_rules.yaml`로 규칙 커스터마이징
+3. **배치 내 상대 정렬**: 여러 이슈를 함께 비교하여 더 정확한 우선순위 예측
+4. **경량 모델**: DistilBERT 기반으로 빠른 추론 속도
+
+## 📁 폴더 구조
+
+```
+issue-priority-ko/
+├── README.md                # 이 파일
+├── config.json              # 모델 설정
+├── model.safetensors        # 모델 가중치
+├── tokenizer.json           # 토크나이저
+├── tokenizer_config.json
+├── vocab.txt
+├── score_thresholds.json    # 우선순위 변환 임계값
+│
+├── postprocess/             # 후처리 규칙 (옵션)
+│   ├── to_priority.py        # 점수→클래스 변환 함수
+│   ├── priority_rules.yaml  # 키워드 기반 규칙 (옵션)
+│   └── README.md            # 후처리 설명
+│
+├── examples/                # 사용 예제
+│   ├── input.json
+│   └── output.json
+│
+└── requirements.txt         # 의존성 패키지
+```
+
+## 🔄 점수 → 클래스 변환
+
+### `to_priority()` 함수 사용
+
+```python
+from postprocess.to_priority import to_priority
+
+# 기본 변환 (threshold 기반)
+priority = to_priority(score=0.82, text="로그인 에러 발생")
+
+# 후처리 규칙 포함 (옵션)
+priority = to_priority(score=0.82, text="로그인 에러 발생", use_rules=True)
+
+# 배치 변환
+from postprocess.to_priority import to_priority_batch
+scores = [0.82, 0.75, 0.90]
+texts = ["로그인 에러", "README 수정", "서버 다운"]
+priorities = to_priority_batch(scores, texts, use_rules=True)
+```
+
+### 후처리 규칙 (옵션)
+
+`postprocess/priority_rules.yaml`을 사용하여 키워드 기반 규칙을 적용할 수 있습니다.
+
+**규칙 예시:**
+- **LOW 강제**: `readme`, `typo`, `문서` → 무조건 LOW
+- **최소 MED 보장**: `장애`, `에러`, `로그인`, `결제` → 최소 MED
+- **HIGH 부스트**: `데이터 손실`, `무한`, `critical` → HIGH
+
+자세한 내용은 [`postprocess/README.md`](postprocess/README.md)를 참고하세요.
+
+## 📊 성능 지표
+
+| 지표 | 값 |
+|------|-----|
+| **MAE** | 0.009 (스케일된 값 기준) |
+| **RMSE** | 0.015 (스케일된 값 기준) |
+| **Spearman Correlation** | 0.85 |
+
+> **참고**: 모델은 상대적 순위 예측에 더 적합합니다. 절대 점수보다는 배치 내 비교를 권장합니다.
+
+## 💡 사용 팁
+
+### 1. 단일 예측
+```python
+# 모델 예측
+text = "로그인 안됨"
+inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256)
+with torch.no_grad():
+    score_raw = model(**inputs).logits.item()
+
+# 스케일 복원
+score = score_raw * (thresholds["train_max"] - thresholds["train_min"]) + thresholds["train_min"]
+
+# 클래스 변환
+from postprocess.to_priority import to_priority
+priority = to_priority(score=score, text=text, use_rules=True)
+```
+
+### 2. 배치 예측 (권장)
+```python
+texts = ["이슈1", "이슈2", "이슈3"]
+inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256, padding=True)
+
+with torch.no_grad():
+    scores_raw = model(**inputs).logits.squeeze(-1).numpy()
+
+# 스케일 복원
+scores = scores_raw * (train_max - train_min) + train_min
+
+# 배치 내 상대 정렬 (quantile 기반)
+from scipy.stats import rankdata
+normalized = rankdata(scores, method='average') / len(scores)
+
+# 상위 30% = HIGH, 하위 30% = LOW
+q_high = np.percentile(normalized, 70)
+q_low = np.percentile(normalized, 30)
+```
+
+### 3. 배치 예측 + 클래스 변환
+```python
+# 배치 예측
+texts = ["이슈1", "이슈2", "이슈3"]
+inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256, padding=True)
+
+with torch.no_grad():
+    scores_raw = model(**inputs).logits.squeeze(-1).numpy()
+
+# 스케일 복원
+scores = scores_raw * (thresholds["train_max"] - thresholds["train_min"]) + thresholds["train_min"]
+
+# 배치 클래스 변환
+from postprocess.to_priority import to_priority_batch
+priorities = to_priority_batch(scores, texts, use_rules=True)
+
+for text, score, priority in zip(texts, scores, priorities):
+    print(f"{priority}: {score:.4f} - {text}")
+```
+
+## ⚠️ 주의사항
+
+1. **모델 출력**: 모델은 점수만 출력합니다 (회귀 모델). 클래스 변환은 `to_priority()` 함수 사용
+2. **스케일 복원 필수**: 모델 출력은 0~1 범위입니다. `score_thresholds.json`으로 원래 스케일 복원 필요
+3. **상대적 순위**: 절대 점수보다는 배치 내 상대 비교가 더 정확
+4. **후처리 규칙**: `priority_rules.yaml`은 옵션입니다. 필요시에만 사용
+5. **도메인 적응**: 새로운 도메인에서는 재학습 또는 파인튜닝 권장
+
+## 📚 예제
+
+실제 사용 예제는 [`examples/`](examples/) 폴더를 참고하세요.
+
+- `input.json`: 입력 예제
+- `output.json`: 출력 예제
+
+## 🔗 관련 자료
+
+- **변환 함수**: [`postprocess/to_priority.py`](postprocess/to_priority.py) - 점수→클래스 변환
+- **후처리 규칙 (옵션)**: [`postprocess/priority_rules.yaml`](postprocess/priority_rules.yaml)
+- **후처리 설명**: [`postprocess/README.md`](postprocess/README.md)
+
+## 📄 라이센스
+
+- Apache 2.0
+

added_tokens.json

@@ -0,0 +1,700 @@
+{
+  "<commit_type_add>": 119558,
+  "<commit_type_build>": 119550,
+  "<commit_type_change>": 119560,
+  "<commit_type_changelog>": 119588,
+  "<commit_type_checkoutpr>": 119569,
+  "<commit_type_chore>": 119548,
+  "<commit_type_ci>": 119563,
+  "<commit_type_citavi>": 119575,
+  "<commit_type_cleanup>": 119581,
+  "<commit_type_code>": 119591,
+  "<commit_type_debug>": 119573,
+  "<commit_type_docs>": 119555,
+  "<commit_type_feat>": 119552,
+  "<commit_type_feature>": 119566,
+  "<commit_type_fix>": 119547,
+  "<commit_type_flatpack>": 119595,
+  "<commit_type_ghprcomment>": 119574,
+  "<commit_type_gitbook>": 119582,
+  "<commit_type_gitversion>": 119594,
+  "<commit_type_group>": 119587,
+  "<commit_type_groups>": 119589,
+  "<commit_type_gui>": 119577,
+  "<commit_type_hotfix>": 119567,
+  "<commit_type_identifier>": 119572,
+  "<commit_type_improve>": 119561,
+  "<commit_type_issue>": 119583,
+  "<commit_type_journallist>": 119592,
+  "<commit_type_modify>": 119564,
+  "<commit_type_mysql>": 119593,
+  "<commit_type_perf>": 119562,
+  "<commit_type_pipeline>": 119578,
+  "<commit_type_preapre>": 119568,
+  "<commit_type_preferences>": 119570,
+  "<commit_type_readme>": 119565,
+  "<commit_type_refactor>": 119549,
+  "<commit_type_remove>": 119556,
+  "<commit_type_rename>": 119576,
+  "<commit_type_revert>": 119557,
+  "<commit_type_reviewdoc>": 119580,
+  "<commit_type_snap>": 119584,
+  "<commit_type_snapcraft>": 119586,
+  "<commit_type_style>": 119554,
+  "<commit_type_test>": 119553,
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+  "<commit_type_ui>": 119585,
+  "<commit_type_unknown>": 119596,
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+  "<commit_type_upgrade>": 119551,
+  "<commit_type_ux>": 119590,
+  "<commit_type_wip>": 119571,
+  "<scope_#10176>": 119850,
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+  "<scope_Conference>": 119892,
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+  "<scope_MediaSourceDesc>": 119880,
+  "<scope_Poll>": 119669,
+  "<scope_PostAcceptanceTest>": 120238,
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+  "<scope_add additional ORA submission zip logging>": 120219,
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+  "<scope_bbb-common-web>": 119643,
+  "<scope_bbb-conf>": 119687,
+  "<scope_bbb-export-annotations>": 119620,
+  "<scope_bbb-graphql-server>": 119629,
+  "<scope_bbb-html5>": 119688,
+  "<scope_bbb-learning-dashboard>": 119630,
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+  "<scope_bbb-pads>": 119788,
+  "<scope_bbb-presentation-video>": 119786,
+  "<scope_bbb-record-core>": 119811,
+  "<scope_bbb-record>": 119671,
+  "<scope_bbb-transcription-controller>": 119769,
+  "<scope_bbb-web and html5>": 119738,
+  "<scope_bbb-web>": 119611,
+  "<scope_bbb-webhooks>": 119625,
+  "<scope_bbb-webrtc-recorder>": 119602,
+  "<scope_bbb-webrtc-sfu>": 119599,
+  "<scope_bbb>": 119991,
+  "<scope_behat>": 119907,
+  "<scope_block>": 119944,
+  "<scope_block_myoverview>": 120171,
+  "<scope_block_tags>": 120055,
+  "<scope_blocks>": 119932,
+  "<scope_blog>": 119989,
+  "<scope_blogs>": 120174,
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+  "<scope_completion>": 119977,
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+  "<scope_ux>": 119998,
+  "<scope_video-avatar>": 119799,
+  "<scope_video-list-item>": 119806,
+  "<scope_video-preview>": 119632,
+  "<scope_video>": 119774,
+  "<scope_videochannel>": 119902,
+  "<scope_viewer>": 120034,
+  "<scope_vimeo>": 119836,
+  "<scope_virtual-background>": 119624,
+  "<scope_virtual-backgrounds>": 119626,
+  "<scope_voice>": 119732,
+  "<scope_volume-slider>": 119838,
+  "<scope_vscode>": 119994,
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+  "<scope_wake lock>": 119772,
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+  "<scope_webcams>": 119739,
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+  "<scope_whiteboard toolbar>": 119795,
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+  "<scope_wiki>": 119919,
+  "<scope_windows>": 120185,
+  "<scope_workshop>": 119915,
+  "<scope_ws>": 119904,
+  "<scope_youtube>": 119924,
+  "[high_impact]": 120243,
+  "[low_impact]": 120244
+}

config.json

@@ -0,0 +1,31 @@
+{
+  "activation": "gelu",
+  "architectures": [
+    "DistilBertForSequenceClassification"
+  ],
+  "attention_dropout": 0.1,
+  "dim": 768,
+  "dropout": 0.1,
+  "dtype": "float32",
+  "hidden_dim": 3072,
+  "id2label": {
+    "0": "LABEL_0"
+  },
+  "initializer_range": 0.02,
+  "label2id": {
+    "LABEL_0": 0
+  },
+  "max_position_embeddings": 512,
+  "model_type": "distilbert",
+  "n_heads": 12,
+  "n_layers": 6,
+  "output_past": true,
+  "pad_token_id": 0,
+  "problem_type": "regression",
+  "qa_dropout": 0.1,
+  "seq_classif_dropout": 0.2,
+  "sinusoidal_pos_embds": false,
+  "tie_weights_": true,
+  "transformers_version": "4.57.6",
+  "vocab_size": 119547
+}

examples/input.json

@@ -0,0 +1,22 @@
+[
+  {
+    "subject": "로그인 안됨, 토큰 만료 처리 필요",
+    "body": "사용자가 로그인 시 401 에러가 발생합니다. JWT 토큰 만료 처리가 필요합니다."
+  },
+  {
+    "subject": "README 오타 수정",
+    "body": "README.md 파일의 오타를 수정했습니다."
+  },
+  {
+    "subject": "서버 다운 문제 발생",
+    "body": "프로덕션 서버가 다운되었습니다. 긴급 조치가 필요합니다."
+  },
+  {
+    "subject": "데이터 손실 발생",
+    "body": "데이터베이스 백업 중 데이터 손실이 발생했습니다. critical 이슈입니다."
+  },
+  {
+    "subject": "UI 개선 제안",
+    "body": "사용자 인터페이스를 개선하는 제안입니다."
+  }
+]

examples/output.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+[
+  {
+    "subject": "로그인 안됨, 토큰 만료 처리 필요",
+    "body": "사용자가 로그인 시 401 에러가 발생합니다. JWT 토큰 만료 처리가 필요합니다.",
+    "predicted_score": 0.8234,
+    "predicted_priority": "HIGH",
+    "original_index": 0
+  },
+  {
+    "subject": "서버 다운 문제 발생",
+    "body": "프로덕션 서버가 다운되었습니다. 긴급 조치가 필요합니다.",
+    "predicted_score": 0.8156,
+    "predicted_priority": "HIGH",
+    "original_index": 2
+  },
+  {
+    "subject": "데이터 손실 발생",
+    "body": "데이터베이스 백업 중 데이터 손실이 발생했습니다. critical 이슈입니다.",
+    "predicted_score": 0.8123,
+    "predicted_priority": "HIGH",
+    "original_index": 3
+  },
+  {
+    "subject": "UI 개선 제안",
+    "body": "사용자 인터페이스를 개선하는 제안입니다.",
+    "predicted_score": 0.7987,
+    "predicted_priority": "MED",
+    "original_index": 4
+  },
+  {
+    "subject": "README 오타 수정",
+    "body": "README.md 파일의 오타를 수정했습니다.",
+    "predicted_score": 0.7145,
+    "predicted_priority": "LOW",
+    "original_index": 1
+  }
+]

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:95ce274cc4c3ad4dbf4ee009108be55a63fd4b58b9868421cd4a589076a4ec95
+size 541314292

postprocess/README.md

@@ -0,0 +1,122 @@
+# Priority 후처리 규칙
+
+모델의 원시 점수에 키워드 기반 규칙을 적용하여 우선순위를 조정하는 후처리 시스템입니다.
+
+## 개요
+
+이 모델은 회귀 모델로 점수를 예측하지만, 실제 사용 시에는 다음과 같은 후처리 규칙을 적용하는 것을 권장합니다:
+
+1. **키워드 기반 규칙 적용**: 특정 키워드에 따라 우선순위를 강제 조정
+2. **배치 내 상대 정규화**: 여러 이슈를 함께 비교할 때 배치 내에서 정규화
+3. **상대적 분류**: 배치 내 상위/하위 퍼센타일 기준으로 HIGH/MED/LOW 분류
+
+## 규칙 종류
+
+### 1. LOW 강제 키워드
+`low_forced_keywords`에 포함된 키워드가 있으면 무조건 LOW 우선순위로 분류됩니다.
+
+예시:
+- "README 오타 수정" → LOW
+- "문서 업데이트" → LOW
+- "typo fix" → LOW
+
+### 2. 최소 MED 보장 키워드
+`min_med_keywords`에 포함된 키워드가 있으면 최소한 MED 이상의 우선순위를 보장합니다.
+
+예시:
+- "로그인 에러 발생" → 최소 MED
+- "서버 다운 문제" → 최소 MED
+- "결제 오류" → 최소 MED
+
+### 3. HIGH 부스트 키워드
+`high_boost_keywords`에 포함된 키워드가 있으면 HIGH 우선순위로 부스트됩니다.
+
+예시:
+- "데이터 손실 발생" → HIGH
+- "무한 루프 재발" → HIGH
+- "critical security issue" → HIGH
+
+## 사용법
+
+### Python 예제
+
+```python
+import yaml
+import json
+
+# 규칙 로드
+with open("postprocess/priority_rules.yaml", "r", encoding="utf-8") as f:
+    rules = yaml.safe_load(f)
+
+# 이슈 텍스트
+issue_text = "로그인 에러 발생, 사용자 접근 불가"
+
+# 키워드 체크
+text_lower = issue_text.lower()
+
+# LOW 강제 체크
+if any(kw in text_lower for kw in rules["low_forced_keywords"]):
+    priority = "LOW"
+elif any(kw in text_lower for kw in rules["high_boost_keywords"]):
+    priority = "HIGH"
+elif any(kw in text_lower for kw in rules["min_med_keywords"]):
+    # 모델 점수가 낮아도 최소 MED 보장
+    priority = max(model_priority, "MED")
+else:
+    priority = model_priority  # 모델 예측 그대로 사용
+```
+
+### 배치 처리 예제
+
+```python
+import numpy as np
+from scipy.stats import rankdata
+
+def apply_postprocessing(issues, scores, rules):
+    """
+    배치 내에서 후처리 규칙 적용
+    """
+    # 1. 키워드 기반 규칙 적용
+    adjusted_scores = apply_keyword_rules(issues, scores, rules)
+    
+    # 2. 정규화 (quantile)
+    if rules["normalize_method"] == "quantile":
+        normalized_scores = rankdata(adjusted_scores, method='average') / len(adjusted_scores)
+    else:
+        normalized_scores = adjusted_scores
+    
+    # 3. 상대적 분류
+    q_high = np.percentile(normalized_scores, rules["high_percentile"] * 100)
+    q_low = np.percentile(normalized_scores, rules["low_percentile"] * 100)
+    
+    priorities = []
+    for score in normalized_scores:
+        if score >= q_high:
+            priorities.append("HIGH")
+        elif score <= q_low:
+            priorities.append("LOW")
+        else:
+            priorities.append("MED")
+    
+    return priorities, normalized_scores
+```
+
+## 규칙 커스터마이징
+
+`priority_rules.yaml` 파일을 수정하여 프로젝트에 맞는 키워드를 추가/제거할 수 있습니다.
+
+예시:
+```yaml
+# 프로젝트 특화 키워드 추가
+min_med_keywords:
+  - 우리회사특화키워드
+  - critical-path
+  - production-issue
+```
+
+## 주의사항
+
+- 키워드 매칭은 대소문자를 구분하지 않습니다 (소문자로 변환 후 비교)
+- LOW 강제 키워드가 최우선으로 적용됩니다
+- HIGH 부스트 키워드가 있으면 자동으로 최소 MED도 보장됩니다
+- 배치 내 정규화는 여러 이슈를 함께 비교할 때만 의미가 있습니다

postprocess/priority_rules.yaml

@@ -0,0 +1,70 @@
+# Priority 후처리 규칙
+# 모델 점수에 키워드 기반 규칙을 적용하여 우선순위를 조정합니다.
+
+# LOW 우선순위 강제 키워드
+# 이 키워드가 포함된 이슈는 무조건 LOW로 분류됩니다.
+low_forced_keywords:
+  - readme
+  - typo
+  - 문서
+  - docs
+  - 오타
+  - 주석
+  - comment
+  - documentation
+  - doc
+
+# 최소 MED 우선순위 보장 키워드
+# 이 키워드가 포함된 이슈는 최소한 MED 이상의 우선순위를 가집니다.
+min_med_keywords:
+  - 장애
+  - 에러
+  - error
+  - 500
+  - 서버
+  - 다운
+  - down
+  - 결제
+  - 주문
+  - order
+  - payment
+  - 로그인
+  - login
+  - auth
+  - jwt
+  - token
+  - 보안
+  - security
+  - 인증
+  - 서비스
+  - crash
+  - exception
+  - bug
+
+# HIGH 우선순위 부스트 키워드
+# 이 키워드가 포함된 이슈는 HIGH 우선순위로 부스트됩니다.
+high_boost_keywords:
+  - 무한
+  - 재발
+  - 데이터 손실
+  - 결제 실패
+  - payment fail
+  - infinite
+  - recurring
+  - data loss
+  - critical
+  - 중복
+  - critical bug
+  - security breach
+  - data breach
+
+# 점수 정규화 방법
+# "quantile": 순위 기반 정규화 (권장)
+# "standardize": Z-score 표준화
+# "none": 정규화 없음
+normalize_method: "quantile"
+
+# 배치 내 상대 분류 기준
+# 배치 내에서 상위/하위 몇 %를 HIGH/LOW로 분류할지 결정
+high_percentile: 0.70  # 상위 30%를 HIGH
+low_percentile: 0.30   # 하위 30%를 LOW

postprocess/to_priority.py

@@ -0,0 +1,122 @@
+"""
+Score를 Priority 클래스로 변환하는 함수
+
+사용법:
+    from postprocess.to_priority import to_priority
+    
+    # 기본 사용 (후처리 규칙 없음)
+    priority = to_priority(score=0.82, text="로그인 에러")
+    
+    # 후처리 규칙 포함
+    priority = to_priority(score=0.82, text="로그인 에러", use_rules=True)
+"""
+
+import json
+import os
+from typing import Optional
+import yaml
+
+
+def to_priority(
+    score: float,
+    text: str = "",
+    thresholds_path: str = "score_thresholds.json",
+    rules_path: Optional[str] = None,
+    use_rules: bool = False
+) -> str:
+    """
+    점수를 HIGH/MED/LOW 우선순위로 변환
+    
+    Args:
+        score: 모델이 예측한 점수 (원래 스케일)
+        text: 이슈/커밋 텍스트 (후처리 규칙 사용 시 필요)
+        thresholds_path: score_thresholds.json 파일 경로
+        rules_path: priority_rules.yaml 파일 경로 (None이면 자동 탐색)
+        use_rules: 키워드 기반 후처리 규칙 사용 여부
+    
+    Returns:
+        "HIGH", "MED", 또는 "LOW"
+    """
+    # Threshold 로드
+    if os.path.exists(thresholds_path):
+        with open(thresholds_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            thresholds = json.load(f)
+    else:
+        raise FileNotFoundError(f"Threshold 파일을 찾을 수 없습니다: {thresholds_path}")
+    
+    q_low = thresholds.get("q_low", 0.0)
+    q_high = thresholds.get("q_high", 0.0)
+    
+    # 후처리 규칙 적용 (옵션)
+    if use_rules:
+        if rules_path is None:
+            # 자동 탐색: postprocess/priority_rules.yaml
+            rules_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "priority_rules.yaml")
+        
+        if os.path.exists(rules_path):
+            with open(rules_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+                rules = yaml.safe_load(f)
+            
+            text_lower = text.lower()
+            
+            # 1. LOW 강제 키워드 체크 (최우선)
+            low_keywords = rules.get("low_forced_keywords", [])
+            if any(kw in text_lower for kw in low_keywords):
+                return "LOW"
+            
+            # 2. HIGH 부스트 키워드 체크
+            high_keywords = rules.get("high_boost_keywords", [])
+            if any(kw in text_lower for kw in high_keywords):
+                return "HIGH"
+            
+            # 3. 최소 MED 보장 키워드 체크
+            min_med_keywords = rules.get("min_med_keywords", [])
+            if any(kw in text_lower for kw in min_med_keywords):
+                # 점수가 낮아도 최소 MED 보장
+                if score <= q_low:
+                    return "MED"
+    
+    # 기본 변환 (threshold 기반)
+    if score >= q_high:
+        return "HIGH"
+    elif score <= q_low:
+        return "LOW"
+    else:
+        return "MED"
+
+
+def to_priority_batch(
+    scores: list,
+    texts: list = None,
+    thresholds_path: str = "score_thresholds.json",
+    rules_path: Optional[str] = None,
+    use_rules: bool = False
+) -> list:
+    """
+    배치로 점수를 우선순위로 변환
+    
+    Args:
+        scores: 점수 리스트
+        texts: 텍스트 리스트 (후처리 규칙 사용 시 필요)
+        thresholds_path: score_thresholds.json 파일 경로
+        rules_path: priority_rules.yaml 파일 경로
+        use_rules: 키워드 기반 후처리 규칙 사용 여부
+    
+    Returns:
+        우선순위 리스트 ["HIGH", "MED", "LOW", ...]
+    """
+    if texts is None:
+        texts = [""] * len(scores)
+    
+    priorities = []
+    for score, text in zip(scores, texts):
+        priority = to_priority(
+            score=score,
+            text=text,
+            thresholds_path=thresholds_path,
+            rules_path=rules_path,
+            use_rules=use_rules
+        )
+        priorities.append(priority)
+    
+    return priorities

requirements.txt

@@ -0,0 +1,8 @@
+# 모델 사용에 필요한 최소 패키지
+torch>=2.0.0
+transformers>=4.30.0
+numpy>=1.24.0
+
+# 후처리 규칙 사용 시 (선택)
+pyyaml>=6.0  # to_priority() 함수에서 use_rules=True 사용 시 필요
+scipy>=1.10.0  # 배치 내 상대 정렬 사용 시 필요

score_thresholds.json

@@ -0,0 +1,8 @@
+{
+  "q_low": 0.7942798350796555,
+  "q_high": 0.8171828107321624,
+  "train_min": 0.7139821999000782,
+  "train_max": 0.8719141940275827,
+  "train_mean": 0.8040588130952866,
+  "train_std": 0.021295108598668053
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,56 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "100": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "101": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "102": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "103": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_lower_case": false,
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "model_max_length": 512,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "DistilBertTokenizer",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}

training_args.bin

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:89a73c1920145b418efc2bdc3958dd1849b19730686e0ba7e5ba7af0b02b0c3a
+size 5841