[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,90 +1,185 @@
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id: wiki-2026-0508-natural-language-processing-nlp
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title: Natural Language Processing NLP
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: []
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title: Natural Language Processing (NLP)
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status: verified
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canonical_id: wiki-2026-0508-natural-language-processing-nlp
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aliases: [NLP, Natural Language Processing, 자연어 처리]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
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confidence_score: 0.95
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verification_status: applied
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tags: [nlp, ai, language, llm, transformer, tokenization, embedding]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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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: [python, transformers, spacy, nltk, sentence-transformers, anthropic]
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# [[NLP (Natural Language Processing)|NLP (Natural Language [[Processing]])]]
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# Natural Language Processing (NLP)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "기계와 언어의 가교: 인간이 일상적으로 쓰는 복잡하고 모호한 자연어를 컴퓨터가 이해하고, 분석하고, 생성할 수 있게 만드는 인공지능의 핵심 분야이자 실질적인 '컴퓨터의 문해력' 교육."
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## 한 줄 정의
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컴퓨터가 인간 언어를 **이해·생성·변환**하도록 하는 AI 분야. 통계 모델 → 단어 임베딩 → seq2seq → Transformer → LLM 으로 진화했고, 2020년대 이후 사실상 모든 실무 NLP 파이프라인이 **사전학습 Transformer/LLM 기반**.
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> "인류의 복잡한 언어 체계를 기계의 숫자로 번역하고, 다시 그 숫자를 지혜로운 문장으로 복원하여 인간과 기계의 소통 장벽을 허물어라" — 인간의 언어를 컴퓨터가 처리하고 이해할 수 있도록 분석, 가공, 생성하는 인공지능의 핵심 분야.
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## 핵심
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 사이의 상호작용을 연구하는 학문입니다.
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### 진화 단계
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1. **주요 태스크**:
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* **Sentiment [[Analysis|Analysis]]**: 텍스트에 담긴 감정 파악.
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* **Machine Translation**: 서로 다른 언어로 번역. ([[Language-Models|Language-Models]]와 연결)
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* **NER**: 텍스트 속 고유 명사 식별.
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* **Summarization**: 긴 글을 핵심 위주로 요약.
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2. **왜 중요한가?**:
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* 인류 지식의 80% 이상은 비구조화된 '텍스트' 형태로 존재하며, 이를 기계가 활용하려면 반드시 통과해야 하는 관문이기 때문임. ([[Information-Society|Information-Society]]의 기반)
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1. **규칙·통계** (~2010): 정규식, n-gram, HMM, CRF.
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2. **임베딩** (2013–2017): word2vec, GloVe, fastText.
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3. **딥러닝 seq** (2014–2018): LSTM, BiLSTM-CRF, attention, seq2seq.
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4. **Transformer 사전학습** (2018–2022): BERT, GPT-2/3, T5.
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5. **LLM/Foundation** (2022+): GPT-4, Claude, Llama, Qwen — instruction/RLHF, multimodal.
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### 핵심 작업
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- **추출된 패턴:** "Textual Representation and Contextual Understanding" — 파편화된 텍스트 데이터를 토큰화(Tokenization)하고 벡터 공간으로 투영(Embedding)한 뒤, 순환(RNN)이나 주의 집중(Attention) 메커니즘을 통해 문맥적 의미를 파악하는 지능형 해석 패턴.
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- **주요 과업:**
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- **NLU (Natural Language Understanding):** 구문 분석, 개체명 인식, 감성 분석 등 의미 파악.
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- **NLG (Natural Language Generation):** 번역, 요약, 자유 대화 등 문장 생성.
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- **Core Processes:** Tokenization -> Stemming/Lemmatization -> POS Tagging -> Dependency Parsing.
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- **의의:** 지식의 저장 형태인 '언어'를 다룸으로써, AI가 단순한 도구를 넘어 인간의 지식 체계와 직접 상호작용하는 인터페이스로 진화하게 함.
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- **토큰화**: word/subword(BPE, WordPiece, SentencePiece). LLM 시대엔 BPE/Unigram이 default.
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- **임베딩**: dense vector. modern: sentence-transformers, OpenAI/Cohere/Voyage embedding API.
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- **분류**: 감성, 의도, 스팸 — 미세조정 BERT or LLM zero-shot.
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- **NER / 정보 추출**: spaCy, BERT-CRF, LLM JSON output.
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- **요약/번역/QA**: seq2seq → LLM.
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- **RAG**: 임베딩 + vector DB + LLM.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 형태소 분석, 구문 트리 등 수동 언어학 규칙 정책이 중심이었으나, 현대 정책은 이 모든 규칙을 거대 신경망 안의 패턴 정책으로 통합한 '엔드-투-엔드 딥러닝 정책'으로 패러다임이 완전히 전환됨(RL Update). ([[Large Language Models (LLM)|Large Language Models (LLM)]]와 연결)
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||||
- **정책 변화(RL Update)**: 단순 텍스트 이해 정책을 넘어, 문맥에 담긴 의도(Intent)와 뉘앙스, 그리고 문학적 비유까지 생성해 내는 '생성형 NLP 정책' 시대로 진입함. ([[Gen-AI|Gen-AI]]와 연결)
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### 응용
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검색·랭킹, 챗봇/에이전트, 문서 분석, 의료/법률 정보추출, 코드 이해, 음성→텍스트 후처리, 모더레이션, 개인화.
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- **과거 데이터와의 충돌:** 규칙 기반(Grammar-based) 통계적 분석에서 신경망 기반의 거대 모델로 완전히 패러다임이 시프트되었으며, 이제는 단순 처리를 넘어 '추론([[Reasoning|Reasoning]])'과 '계획(Planning)'의 영역으로 확장 중임.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 지식 보강 프로세스의 근간으로 고도화된 NLP 파이프라인을 사용하며, 특히 다국어 지원과 전문 용어 보존에 최적화된 하이브리드 토큰화 전략을 채택함.
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## 💻 패턴
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Large Language Models (LLM)|Large Language Models (LLM)]], [[Language-Models|Language-Models]], [[Gen-AI|Gen-AI]], [[HCI (Human-Computer Interaction)|HCI (Human-Computer Interaction)]], [[Inquiry-Based Learning|Inquiry-Based Learning]]
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||||
- **Modern Tech/Tools**: [[Transformers|Transformers]], NLTK, spaCy, Hugging Face, Word embeddings.
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### Subword 토큰화
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```python
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from transformers import AutoTokenizer
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tok = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased")
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||||
print(tok.tokenize("자연어 처리는 흥미롭다"))
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||||
# ['자', '##연', '##어', '처', '##리', '##는', '흥', '##미', '##롭', '##다']
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```
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||||
- Linguistic-Analysis-in-AI, [[Natural-Language-Generation-NLG|Natural-Language-Generation-NLG]], [[Named-Entity-Recognition-NER|Named-Entity-Recognition-NER]], [[Transformer-Architecture|Transformer-Architecture]]-Foundations
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Natural-Language-Processing-NLP.md
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### Sentence embedding (현대 default)
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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```python
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from sentence_transformers import SentenceTransformer
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m = SentenceTransformer("BAAI/bge-m3")
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emb = m.encode(["NLP는 재밌다", "자연어 처리는 흥미롭다"], normalize_embeddings=True)
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sim = (emb[0] @ emb[1]).item()
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```
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Zero-shot 분류 (LLM)
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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```python
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import anthropic, json
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client = anthropic.Anthropic()
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SYS = '리뷰의 감성을 JSON {"label":"pos|neg|neu","conf":0..1}로 출력.'
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def classify(text):
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r = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7", max_tokens=80, system=SYS,
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messages=[{"role":"user","content":text}])
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||||
return json.loads(r.content[0].text)
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### NER — spaCy
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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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```python
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import spacy
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nlp = spacy.load("ko_core_news_lg")
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doc = nlp("OpenAI의 샘 알트먼은 2026년 서울을 방문했다.")
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for ent in doc.ents:
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print(ent.text, ent.label_)
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### 미세조정 — BERT 분류 (transformers)
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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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||||
```python
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||||
from transformers import (AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification,
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||||
TrainingArguments, Trainer)
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tok = AutoTokenizer.from_pretrained("klue/bert-base")
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||||
mdl = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("klue/bert-base", num_labels=3)
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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def enc(b): return tok(b["text"], truncation=True, padding=True, max_length=128)
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ds_tok = ds.map(enc, batched=True)
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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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args = TrainingArguments(output_dir="out", per_device_train_batch_size=32,
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||||
num_train_epochs=3, learning_rate=2e-5,
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||||
eval_strategy="epoch")
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||||
Trainer(model=mdl, args=args, train_dataset=ds_tok["train"],
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eval_dataset=ds_tok["validation"]).train()
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```
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### RAG — 검색 + 생성
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```python
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import chromadb
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emb_model = SentenceTransformer("BAAI/bge-m3")
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db = chromadb.PersistentClient("./chroma").get_or_create_collection("docs")
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def index(docs):
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||||
embs = emb_model.encode(docs, normalize_embeddings=True).tolist()
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||||
db.add(documents=docs, embeddings=embs, ids=[f"d{i}" for i in range(len(docs))])
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def answer(q, k=5):
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||||
qe = emb_model.encode([q], normalize_embeddings=True).tolist()
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||||
hits = db.query(query_embeddings=qe, n_results=k)["documents"][0]
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||||
ctx = "\n\n".join(hits)
|
||||
r = client.messages.create(
|
||||
model="claude-opus-4-7", max_tokens=512,
|
||||
messages=[{"role":"user",
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||||
"content": f"<context>{ctx}</context>\n질문: {q}"}])
|
||||
return r.content[0].text
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```
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### 다국어 LID (언어 감지)
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```python
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import fasttext
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m = fasttext.load_model("lid.176.bin")
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labels, _ = m.predict("Bonjour le monde")
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print(labels) # ('__label__fr',)
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```
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## 결정 기준
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| 작업 | 추천 |
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|---|---|
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| 빠른 프로토타입·zero-shot | **LLM API** |
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| 대량·저비용 분류 | 미세조정 BERT/distil |
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| 검색 retrieval | sentence-transformers + vector DB |
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| NER 한국어 | spaCy `ko_core_news_lg` 또는 KoELECTRA |
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| 토큰화 학습 새 도메인 | SentencePiece BPE |
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| 다국어 임베딩 | BGE-M3, multilingual-e5 |
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| 데이터셋 < 1k | LLM few-shot |
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| 데이터셋 100k+ | fine-tune 작은 모델 |
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기본값: **LLM zero/few-shot** → 비용·latency 문제 시 **fine-tuned 작은 모델**.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Artificial-Intelligence]] · [[Machine-Learning]]
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- 변형: [[Natural-Language-Generation-NLG]] · [[Natural-Language-Understanding]] · [[Speech-Processing]]
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||||
- 응용: [[RAG]] · [[Chatbots]] · [[Information-Extraction]] · [[Search-and-Ranking]]
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||||
- Adjacent: [[Large-Language-Models]] · [[Transformer-Architecture]] · [[Tokenization]] · [[Word-Embeddings]] · [[Sentence-Transformers]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: NLP 파이프라인 설계 자문, dataset annotation, 평가셋 생성, 코드 리뷰, 도메인 어휘 정규화.
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**언제 X**: PII 포함 데이터 무필터 LLM 전송, 결정론적 정규식으로 충분한 단순 추출에 LLM 호출(비용·latency), 평가에 동일 모델 self-judge(편향).
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## ❌ 안티패턴
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- 한국어에 영어 BERT(`bert-base-uncased`) 사용.
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- 토큰 수 한도 무시하고 긴 문서 truncate → 핵심 정보 누락.
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- Fine-tune 시 valid set 누출.
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- Cosine 유사도 사용하면서 `normalize_embeddings=False` (vector 길이 영향).
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- Stopword 제거를 LLM 입력에서 강제 → 구문 정보 파괴.
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- 평가 지표 단일(Accuracy)로 class imbalance 무시.
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## 🧪 검증 / 중복
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Verified source: Jurafsky & Martin *Speech and Language Processing* (3rd ed. draft), Hugging Face course, ACL/EMNLP 최근 surveys, spaCy/transformers/sentence-transformers 공식 문서. 신뢰도 A.
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[[Natural-Language-Processing]] (약식), [[National-Language-Processing]] (오타) 은 본 페이지로 redirect.
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## 🕓 Changelog
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- 2026-05-08 Phase 1 — 초기 stub.
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- 2026-05-10 Manual cleanup — FULL canonical 재작성. 진화 5단계, 코드 7개(tok/emb/zero-shot/NER/fine-tune/RAG/LID), 결정 기준 표.
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Reference in New Issue
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