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10_Wiki/Topics_GD/National-Language-Processing.md

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-# National Language [[Processing]] (국가별 언어 처리 및 자원)
+# National Language [[Processing|Processing]] (국가별 언어 처리 및 자원)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "영어의 문법 체계에 갇히지 말고, 각 언어가 가진 고유한 정서와 문법적 질서(Modality)를 존중하는 지능을 구축하라" — 특정 국가나 지역 언어의 언어학적 특성(교착어, 성조, 어순 등)을 반영한 알고리즘과 국가적 차원에서 구축된 대규모 언어 자산(Corpus)의 결합.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** "Linguistic Adaptation and Resource Leveraging" — 영어 중심의 토큰화(Tokenization) 방식이 가진 한계를 인식하고, 한국어의 형태소 분석(Morpheme [[Analysis]])이나 복합어 처리와 같이 각 언어의 본질에 최적화된 도구와 국가 표준 말뭉치를 활용하는 현지화 패턴.
+- **추출된 패턴:** "Linguistic Adaptation and Resource Leveraging" — 영어 중심의 토큰화(Tokenization) 방식이 가진 한계를 인식하고, 한국어의 형태소 분석(Morpheme [[Analysis|Analysis]])이나 복합어 처리와 같이 각 언어의 본질에 최적화된 도구와 국가 표준 말뭉치를 활용하는 현지화 패턴.
 - **핵심 요소:**
     - **Language-specific Tokenizers:** 한국어의 경우 MeCab, KoNLPy 등 형태소 기반 분리 기술 필수.
     - **National Corpora:** 한국의 AI Hub(세종 말뭉치 등), 일본의 BCCWJ와 같이 국가적 차원에서 정제된 고품질 데이터셋 활용.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 한국어 사용자의 미묘한 뉘앙스와 전문 용어를 정확히 포착하기 위해, 국립국어원 표준 자원과 최신 한국어 특화 LLM을 결합한 지능형 소통 레이어를 운용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- NLP-Foundations, [[Linguistic-Analysis-in-AI]], Transfer-Learning-Foundations, [[Low-Rank-Adaptation-LoRA]]
+- NLP-Foundations, [[Linguistic-Analysis-in-AI|Linguistic-Analysis-in-AI]], Transfer-Learning-Foundations, [[Low-Rank-Adaptation-LoRA|Low-Rank-Adaptation-LoRA]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/National-Language-Processing.md