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10_Wiki/Topics/AI/Latent-Dirichlet-Allocation.md

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 id: NLP-LDA-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [nlp, machine-learning, lda, topic-modeling, unsupervised-learning, probability]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Latent Dirichlet Allocation (LDA, 잠재 디리클레 할당)]]
+# Latent Dirichlet Allocation (LDA, 잠재 디리클레 할당)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "문서는 여러 주제의 혼합물이며, 각 주제는 특정 단어들의 모임이다. 이 보이지 않는 구조를 확률의 눈으로 투시하라" — 문서 집합에서 숨겨진 주제를 찾아내고, 각 문서가 어떤 주제들의 비중으로 구성되어 있는지 추론하는 생성적 확률 모델.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 `00_Raw`에 유입되는 대규모 텍스트 데이터를 1차 분류할 때 LDA를 활용하여 위키의 어떤 카테고리에 배정할지 결정하는 클러스터링 보조 도구로 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Latent-Semantic-Analysis-LSA]], [[Unsupervised-Learning-Foundations]], [[NLP-Foundations]], [[Exploratory-Data-Analysis]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Latent-Dirichlet-Allocation.md]]
+- [[Latent-Semantic-Analysis-LSA]], Unsupervised-Learning-Foundations, NLP-Foundations, [[Exploratory-Data-Analysis]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Latent-Dirichlet-Allocation.md