[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,66 +2,229 @@
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id: wiki-2026-0508-figurative-language
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title: Figurative Language
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-FILA-001]
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aliases: [figurative language, metaphor, simile, idiom, sarcasm, NLP figurative]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.84
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tags: [auto-reinforced, figurative-language, metaphor, linguistics, nlp, communication]
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confidence_score: 0.88
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verification_status: applied
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tags: [linguistics, nlp, figurative, metaphor, simile, idiom, sarcasm]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: NLP / Python
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framework: Transformers / spaCy
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# [[Figurative-Language|Figurative-Language]]
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# Figurative Language
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "언어의 입체적 확장: 단어의 사전적 의미를 넘어 비유, 은유, 상징을 통해 추상적 개념을 생생하게 전달함으로써, 텍스트 뒤에 숨겨진 인간의 복잡한 감정과 맥락을 담아내는 고차원적 소통 방식."
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## 매 한 줄
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> **"매 literal meaning 의 X — 매 implied meaning"**. 매 metaphor, simile, idiom, sarcasm, irony, hyperbole, personification. 매 NLP 의 challenge — 매 LLM 의 의 의 better. 매 Lakoff conceptual metaphor → 매 modern transformer.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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비유적 언어(Figurative-Language)는 문자 그대로의 의미가 아닌, 상상력과 연상을 유도하는 표현 형식을 의미합니다.
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## 매 핵심
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1. **주요 유형**:
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* **Metaphor (은유)**: "인생은 항해다"처럼 A를 B로 치환. (추상적 대상의 구조화)
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* **Simile (직유)**: "~처럼", "~같이"를 사용한 직접 비교.
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* **Hyperbole (과장)**: 강조를 위한 과대한 표현.
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* **Irony (반어)**: 실제 의미와 반대되는 말로 비판이나 유머 창출.
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2. **왜 중요한가?**:
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* 단순 정보 전달을 넘어 인간의 공감을 자극하고 복잡한 시스템(예: '컴퓨터 바이러스')을 익숙한 개념으로 이해시키는 인지적 교량 역할을 함.
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### 매 type
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- **Metaphor**: "Time is money".
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- **Simile**: "Brave as a lion".
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- **Idiom**: "Kick the bucket".
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- **Sarcasm / Irony**: 매 opposite literal.
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- **Hyperbole**: "I died laughing".
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- **Personification**: "The wind whispered".
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- **Metonymy**: "The crown" (= king).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거 NLP 정책은 비유를 '노이즈'나 '오류 정책'으로 보아 처리하기 힘들어했으나, 현대 정책은 은유의 기저에 있는 '개념적 매핑 정책'을 이해하여 생성과 해석의 핵심 요소 정책으로 통합함(RL Update).
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||||
- **정책 변화(RL Update)**: AI가 인간의 완곡한 표현이나 풍자 정책을 감지하지 못해 발생하는 '소통 장애 정책'을 해결하기 위해, 비유적 언어 전담 데이터셋으로 학습된 '문맥 인지 모델 정책'이 정밀화됨.
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### 매 NLP challenge
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- 매 literal interpreter 의 fail.
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- 매 cross-cultural varies.
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- 매 context-dependent.
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- 매 sarcasm 의 매 hardest (no surface marker).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Empathy-in-AI|Empathy-in-AI]], [[Philosophy|Philosophy]] of Science, [[Concept Mapping|Concept Mapping]], [[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]], [[Cognitive Biases|Cognitive Biases]]
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- **Modern Tech/Tools**: Figurative language detection datasets, Creative writing AI assistants.
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### 매 modern method
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- **LLM** (GPT, Claude): 매 zero-shot decent.
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- **Sentence embedding** + classifier.
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- **Conceptual metaphor identification**.
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- **Multi-task** (sentiment + sarcasm).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. **Sentiment analysis**: 매 sarcasm 의 detect.
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2. **Translation**: 매 idiom localize.
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3. **Content moderation**.
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4. **Search / IR**.
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5. **Education**: 매 figurative interpretation teaching.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Detect sarcasm (transformer)
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```python
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||||
from transformers import pipeline
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||||
sarcasm_clf = pipeline('text-classification', model='helinivan/english-sarcasm-detector')
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||||
result = sarcasm_clf("Oh great, another Monday!")
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||||
# 매 [{'label': 'sarcastic', 'score': 0.92}]
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Detect metaphor (with LLM)
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```python
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def detect_metaphor(sentence, llm):
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prompt = f"""Is the following sentence metaphorical? If yes, identify the metaphor.
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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Sentence: "{sentence}"
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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Output JSON:
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- is_metaphor: bool
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- source_domain: ...
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- target_domain: ...
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- explanation: ..."""
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||||
return json.loads(llm.generate(prompt))
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||||
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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||||
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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||||
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
detect_metaphor("Her career took off after that promotion.", llm)
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# 매 source: flight, target: career
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Idiom translation
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```python
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||||
IDIOM_DB = {
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||||
'kick the bucket': {'en': 'die', 'ko': '죽다', 'fr': 'mourir'},
|
||||
'break a leg': {'en': 'good luck', 'ko': '행운을 빌다'},
|
||||
'piece of cake': {'en': 'easy', 'ko': '식은 죽 먹기'},
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}
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||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
def translate_idiom(text, target_lang):
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||||
for idiom, trans in IDIOM_DB.items():
|
||||
if idiom in text.lower():
|
||||
return text.replace(idiom, trans[target_lang])
|
||||
return text
|
||||
```
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||||
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||||
### LLM idiom-aware translation
|
||||
```python
|
||||
def smart_translate(text, target_lang, llm):
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||||
prompt = f"""Translate to {target_lang}, preserving figurative meaning.
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||||
If an idiom exists, use the equivalent target idiom rather than literal translation.
|
||||
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||||
Source: "{text}"
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||||
Output: translation only."""
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||||
return llm.generate(prompt)
|
||||
```
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||||
### Conceptual metaphor (Lakoff)
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||||
```python
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||||
CONCEPTUAL_METAPHORS = {
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'TIME_IS_MONEY': ['save time', 'spend time', 'waste time', 'invest time'],
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||||
'ARGUMENT_IS_WAR': ['attack', 'defend', 'win', 'lose'],
|
||||
'IDEAS_ARE_OBJECTS': ['grasp', 'hold', 'pass on'],
|
||||
'LOVE_IS_JOURNEY': ['go separate ways', 'crossroads'],
|
||||
'UP_IS_GOOD': ['high spirits', 'rise', 'top'],
|
||||
}
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||||
|
||||
def detect_conceptual(text):
|
||||
found = []
|
||||
for cm, markers in CONCEPTUAL_METAPHORS.items():
|
||||
if any(m in text.lower() for m in markers):
|
||||
found.append(cm)
|
||||
return found
|
||||
```
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||||
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||||
### Multi-task (sentiment + sarcasm)
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||||
```python
|
||||
class MultiTaskModel(torch.nn.Module):
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||||
def __init__(self, base):
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||||
super().__init__()
|
||||
self.base = base
|
||||
self.sentiment_head = torch.nn.Linear(768, 3)
|
||||
self.sarcasm_head = torch.nn.Linear(768, 2)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
feat = self.base(x).pooler_output
|
||||
return {
|
||||
'sentiment': self.sentiment_head(feat),
|
||||
'sarcasm': self.sarcasm_head(feat),
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Eval (with figurative)
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||||
```python
|
||||
def adjusted_sentiment(text, sarcasm_score, sentiment_score):
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||||
"""매 sarcastic → 매 flip sentiment."""
|
||||
if sarcasm_score > 0.7:
|
||||
return -sentiment_score
|
||||
return sentiment_score
|
||||
```
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||||
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||||
### Hyperbole detection
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||||
```python
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||||
HYPERBOLE_MARKERS = ['always', 'never', 'died', 'a million', 'the worst', 'the best ever']
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||||
|
||||
def has_hyperbole(text):
|
||||
return any(m in text.lower() for m in HYPERBOLE_MARKERS)
|
||||
```
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||||
|
||||
### Cross-cultural figurative test
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||||
```python
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||||
def cultural_metaphor_test(metaphor, languages, llm):
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||||
results = {}
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||||
for lang in languages:
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||||
prompt = f"In {lang}, how is the metaphor '{metaphor}' typically expressed? If different, give the cultural equivalent."
|
||||
results[lang] = llm.generate(prompt)
|
||||
return results
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Personification detector
|
||||
```python
|
||||
def detect_personification(text, llm):
|
||||
prompt = f"""Identify personification (giving human traits to non-human).
|
||||
|
||||
Text: "{text}"
|
||||
Output: list of personifications + the human trait + the entity."""
|
||||
return llm.generate(prompt)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Figurative-aware embedding
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||||
```python
|
||||
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
||||
m = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')
|
||||
|
||||
# 매 idiom and literal 의 should be different
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||||
emb1 = m.encode("It's raining cats and dogs.") # 매 idiom
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||||
emb2 = m.encode("It is raining heavily.") # 매 literal
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||||
emb3 = m.encode("Cats and dogs are falling from the sky.") # 매 absurd literal
|
||||
# 매 1-2 close, 1-3 distant (good model)
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||||
```
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||||
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Sentiment / sarcasm | Multi-task transformer |
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| Translation | LLM idiom-aware |
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| Linguistics research | Conceptual metaphor |
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| Search | Idiom DB + paraphrase |
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| Education | LLM explainer |
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**기본값**: 매 modern LLM 의 default + 매 sarcasm 의 specialized + 매 idiom DB + 매 cultural awareness.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Linguistics]] · [[NLP]]
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- 변형: [[Metaphor]] · [[Sarcasm-Detection]] · [[Idiom]]
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||||
- 응용: [[Sentiment-Analysis]] · [[Machine-Translation]]
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||||
- Adjacent: [[Embodied Cognition]] · [[Lakoff]] · [[Pragmatics]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 sentiment. 매 translation. 매 educational.
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**언제 X**: 매 strict literal task.
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## ❌ 안티패턴
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- **Literal-only NLP**: 매 sarcasm miss.
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- **Word-by-word translate**: 매 idiom break.
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- **No cultural check**: 매 offense / confusion.
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- **Single language assumption**: 매 i18n fail.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Lakoff & Johnson, NLP figurative literature).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-04-20 | Auto-reinforced |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — types + 매 sarcasm / metaphor / idiom / multi-task code |
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Reference in New Issue
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