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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>
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# 포터블 exe 전용 의존성 — torch 를 넣지 않는다.
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# 음성인식(faster-whisper)도 번역(NLLB)도 CTranslate2 위에서 돌고
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# CTranslate2 는 torch 를 요구하지 않는다. 덕분에 exe 가 3GB -> 500MB 가
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# 된다. 대신 4~5티어(Seed-X / Qwen3)는 빠지며 앱이 그렇게 표시한다.
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# 4~5티어까지 쓰려면 포터블이 아니라 일반 설치(requirements.txt)를 쓰세요.
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PySide6>=6.6
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numpy>=1.24
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faster-whisper>=1.0
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ctranslate2>=4.4
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tokenizers>=0.19
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sentencepiece>=0.2
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# NLLB 토크나이저용. torch 없이 토크나이저 전용 모드로 동작한다.
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transformers>=4.44
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huggingface-hub>=0.24
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# Windows 오디오 캡처
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PyAudioWPatch>=0.2.12.7; sys_platform == "win32"
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pycaw>=20240210; sys_platform == "win32"
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comtypes>=1.4; sys_platform == "win32"
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psutil>=5.9; sys_platform == "win32"
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webrtcvad-wheels>=2.0.14
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pyinstaller>=6.6
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