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10_Wiki/Topics_GD/ROUGE-Metrics.md

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 id: NLP-MET-ROUGE-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, nlp, metrics, rouge, summarization, evaluation, text-[[Analysis]]]
+tags: [ai, nlp, metrics, rouge, summarization, evaluation, text-[[Analysis|Analysis]]]
 last_reinforced: 2026-04-26
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 - **의의:** 주관적일 수 있는 '요약의 품질'을 자동화된 수치로 환산하여, 수만 개의 요약 결과를 일관된 기준으로 비교하고 모델을 개선하게 함.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 단어가 많이 겹친다고 좋은 요약은 아니라는 한계(의미적 유사성 무시)를 극복하기 위해, 최근에는 [[BERT]]Score와 같은 시맨틱 임베딩 기반 지표나 LLM을 판별자로 쓰는 'LLM-as-a-judge' 방식이 보완적으로 사용됨.
+- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 단어가 많이 겹친다고 좋은 요약은 아니라는 한계(의미적 유사성 무시)를 극복하기 위해, 최근에는 [[BERT|BERT]]Score와 같은 시맨틱 임베딩 기반 지표나 LLM을 판별자로 쓰는 'LLM-as-a-judge' 방식이 보완적으로 사용됨.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 1,174개 위키 문서의 자동 요약 기능을 검증할 때, 정보의 누락 여부를 확인하기 위해 ROUGE-L 지표를 기본 성능 평가 척도로 활용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Natural-Language-[[Processing]]-NLP]], [[Performance-Metrics-in-AI]], [[RAG-and-Document-Retrieval]], [[Prompt-Engineering-Foundations]]
+- [[Natural-Language-Processing|Natural-Language-[[Processing]]-NLP]], [[Performance-Metrics-in-AI|Performance-Metrics-in-AI]], [[RAG-and-Document-Retrieval|RAG-and-Document-Retrieval]], [[Prompt-Engineering-Foundations|Prompt-Engineering-Foundations]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/ROUGE-Metrics.md