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10_Wiki/Topics_GD/Named-Entity-Recognition-NER.md

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 id: NLP-NER-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [nlp, ner, named-entity-recognition, information-extraction, [[BERT]], [[Knowledge-Graph]]]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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 - **추출된 패턴:** "Sequence Labeling and Semantic Chunking" — 문장의 각 단어(Token)에 대해 개체명의 시작(B-), 중간(I-), 외부(O)를 나타내는 태그(BIO Tagging)를 부여하여 의미 있는 덩어리를 찾아내는 패턴.
 - **주요 기법:**
     - **Rule-based:** 정규 표현식이나 사전을 이용한 매칭. 전문 도메인(의료, 법률)에서 여전히 유효.
-    - **Deep Learning (Bi-[[LSTM]]+CRF):** 단어의 앞뒤 문맥을 파악하고 라벨 간의 전이 확률을 최적화.
+    - **Deep Learning (Bi-[[LSTM|LSTM]]+CRF):** 단어의 앞뒤 문맥을 파악하고 라벨 간의 전이 확률을 최적화.
     - **Transformer-based (BERT 등):** 거대 언어 모델의 풍부한 문맥 이해력을 활용하여 중의성이 높은 개체명도 정밀하게 인식.
 - **의의:** 비정형 텍스트를 구조화된 데이터로 변환하는 첫 단추이며, 질의응답(QA), 기계 번역, 특히 지식 그래프(Knowledge Graph) 구축의 필수 기반 기술임.
 
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 지식 가드닝 엔진은 보강된 문서에서 핵심 인물, 기술 스택, 프로젝트명을 NER로 추출하여 지식들 사이의 관계망(Edge)을 자동으로 형성함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- NLP-Foundations, [[Knowledge-Graph-Foundations]], [[Linguistic-[[Analysis]]-in-AI]], BERT-Foundations
+- NLP-Foundations, [[Knowledge-Graph-Foundations|Knowledge-Graph-Foundations]], Linguistic-Analysis-in-AI, BERT-Foundations
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Named-Entity-Recognition-NER.md