사전에 있는 단어인데 왜 점수가 나오지 않을까?

국어사전은 표준어, 전문어, 방언과 옛말처럼 폭넓은 표제어를 설명합니다. 카맨틀의 어휘는 각 단어의 의미를 비교할 수 있는 벡터 데이터와 게임 입력 정책을 통과한 항목으로 구성됩니다.

따라서 사전이나 검색 결과에서 찾을 수 있는 표현이라도 현재 어휘 파일에 벡터가 없으면 정답과의 유사도를 계산할 수 없습니다. 반대로 일상에서 낯선 표현이 원본 데이터에는 포함될 수도 있어 빌드 단계에서 별도 필터를 적용합니다.

“사전에 있다”는 사실은 맞춤법의 문제이고 “카맨틀에서 점수를 계산할 수 있다”는 사실은 현재 어휘 데이터의 범위 문제입니다.

카맨틀은 입력 앞뒤의 공백을 제거하고 영문 대문자가 있다면 소문자로 맞춥니다. 정답 제출 형식에서 사용하는 “정답 ” 접두어도 비교할 단어에서 제거합니다.

하지만 “먹었다”를 “먹다”로, “사과를”을 “사과”로 자동 변환하는 형태소 분석은 일반 추측 정규화에 포함되지 않습니다. 활용형이나 조사가 붙은 형태가 어휘에 없다면 기본형과 명사형을 다시 입력하는 편이 좋습니다.

자동 변환을 넓게 적용하면 사용자가 실제로 입력한 단어와 다른 의미를 판정할 수 있습니다. 현재는 단순한 정규화 뒤 정확한 어휘 표면형을 확인하는 방식을 사용합니다.

의미 벡터 어휘는 주로 하나의 한글 토큰을 기준으로 준비합니다. “학교”는 있어도 “우리 학교”처럼 띄어쓰기가 들어간 구 전체가 하나의 단어로 등록되어 있지 않을 수 있습니다.

감탄사, 문장 부호, 이모지와 설명 문장을 함께 보내면 비교할 표면형이 달라집니다. 점수를 확인하려면 먼저 기호와 조사를 빼고 뜻의 중심이 되는 한글 단어 하나를 입력합니다.

복합어는 붙여 쓰는 표준 표기와 띄어 쓰는 구가 서로 다른 항목일 수 있습니다. 둘 중 더 일반적인 단일 표기를 확인하되 무작정 모든 띄어쓰기 조합을 반복하지 않습니다.

사람 이름, 지역의 세부 명칭, 상품명과 최근 유행어는 데이터에 등장하는 빈도와 표기 방식이 일정하지 않습니다. 충분한 문맥이 없으면 벡터가 없거나 의미 관계가 안정적이지 않을 수 있습니다.

카맨틀은 모든 새 표현을 즉시 추가하기보다 여러 문장에서 의미를 비교할 수 있는 일반 단어를 우선합니다. 고유명사가 정답 후보가 되면 특정 지식을 아는 사람만 유리해질 수 있다는 점도 함께 고려합니다.

입력 가능한 단어 수를 무조건 늘리는 것보다 점수가 다음 추측에 도움이 되는 어휘를 유지하는 것이 게임 품질에 더 중요합니다.

첫째, 조사와 어미를 뺀 기본형이나 명사형으로 바꿉니다. 둘째, 띄어쓰기와 특수문자를 제거해 한글 단어 하나로 입력합니다. 셋째, 너무 전문적이거나 최신 표현이라면 같은 뜻의 더 일반적인 단어를 사용합니다.

예를 들어 “달렸어요”가 인식되지 않으면 “달리다”나 “달리기”를, “진료 예약”이 인식되지 않으면 “진료”와 “예약”을 따로 확인합니다. 이 과정은 정답 후보를 좁히는 데도 도움이 됩니다.

같은 기본형도 계속 거절된다면 현재 어휘에 없는 단어일 수 있습니다. 이 경우 가까운 상위 개념이나 사용 장면의 다른 단어로 탐색을 이어갑니다.

자주 쓰는 단어인데 반복해서 인식되지 않는다면 운영팀에 정확한 표기와 어떤 문맥에서 사용했는지를 알려 주세요. 단어가 존재한다는 사실만으로는 벡터 품질과 게임 적합성을 판단하기 어렵습니다.

운영자는 어휘 원본 포함 여부, 한글 표면형 정책, 빈도와 주변 유사도 단어를 함께 확인할 수 있습니다. 필요한 경우 다음 어휘 빌드나 정답 필터 개선에 반영합니다.

개별 단어를 즉시 추가한다고 약속하기보다 같은 유형의 누락이 반복되는지 살펴보는 것이 전체 어휘 품질을 안정적으로 높이는 방법입니다.