fix: 포터블에 transformers 포함 + 실제 모델로 드러난 용어집 결함 수정

리뷰 지적(포터블에서 transformers 제외 -> NLLB 로드 실패)을 고치려고 실제
NLLB 를 받아 돌려봤고, 그 과정에서 용어집이 사실상 동작하지 않고 있었다는
것을 발견했다. 단위 테스트는 "모델이 자리표시자를 통과시킨다"는 틀린 전제
위에 서 있었다.

1) 포터블 패키징 (리뷰 지적)
   transformers 를 제외 목록에서 빼고 hiddenimports 에 넣었다. NLLB
   토크나이저가 AutoTokenizer 를 쓰기 때문이다. transformers 는 torch 가
   없으면 토크나이저 전용 모드로 뜨며 그게 우리 용도와 정확히 맞는다.
   torch 없는 환경에서 ctranslate2/transformers/faster-whisper import 와
   앱 기동을 검증하는 test_portable.py 를 추가했다.

2) 자리표시자 형식 (실측으로 발견)
   `⟦0⟧` 는 NLLB 가 괄호를 날려 생존률 0/3 이었다. 용어가 자막에서 그냥
   사라지고 있었다 ("Third party incoming" -> "0 들어오는"). 후보 8종을
   실제 모델로 비교해 `#0#` 로 교체 (3/3, 다중 4/5).

3) 소실 대비
   모델이 문장 일부를 누락하면 자리표시자도 사라진다. 그대로 복원하면
   용어가 증발하므로, 하나라도 없으면 보호 없이 재번역한다.

4) 서술어는 문장 전체일 때만 (whole_only)
   절/서술어를 문장 중간에서 치환하면 문법이 무너진다.
     before: "탄 필요해와 구급상자"
     after : "탄약과 구급상자가 필요합니다"
   해당 56개 항목을 whole_only 로 지정해 단독 발화일 때만 적용한다.
   ("Cover me!" -> "엄호해줘" 는 그대로 유지)

5) 조사 교정
   역어 받침이 달라 "자기장를" 이 남던 것을 fix_particles() 로 고친다.
   을/를, 이/가, 은/는, 과/와, (으)로 — 한글 코드에서 받침을 읽어 판정.

검증: pytest 189개 통과, ruff clean
      실제 NLLB-600M(torch 없이 CPU)로 번역 품질 직접 확인

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

tests/test_speech_level.py

@@ -240,3 +240,39 @@ def test_unknown_speech_level_value_falls_back_to_polite(monkeypatch, tmp_path):
     assert _run(monkeypatch, tmp_path, "무엇인가이상한값", "Enemy", "en") == (
         "적이 왼쪽에서 옵니다"
     )
+
+
+# --- 조사 교정 --------------------------------------------------------------
+
+
+@pytest.mark.parametrize(
+    ("wrong", "right"),
+    [
+        ("자기장를 봐요", "자기장을 봐요"),
+        ("바론를 치자", "바론을 치자"),
+        ("데드섹가 해킹했다", "데드섹이 해킹했다"),
+        ("구급상자을 주세요", "구급상자를 주세요"),
+        ("넥서스은 저기", "넥서스는 저기"),
+        ("서울으로 간다", "서울로 간다"),
+        ("칼으로 베다", "칼로 베다"),
+        ("적으로 간다", "적으로 간다"),
+    ],
+)
+def test_particles_are_corrected(wrong, right):
+    from livesub.models.speech_level import fix_particles
+
+    assert fix_particles(wrong) == right
+
+
+def test_correct_particles_are_left_alone():
+    from livesub.models.speech_level import fix_particles
+
+    for text in ["적이 왼쪽에서 온다", "넥서스를 밀어", "스파이크를 설치했다", "바론을 치자"]:
+        assert fix_particles(text) == text
+
+
+def test_particle_fix_ignores_non_hangul_and_empty():
+    from livesub.models.speech_level import fix_particles
+
+    assert fix_particles("") == ""
+    assert fix_particles("ctOS를 해킹") == "ctOS를 해킹"