docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,184 @@
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id: wiki-2026-0508-deep-grammar
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title: Deep Grammar
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [deep grammar, generative grammar, Chomsky hierarchy, universal grammar, syntactic structures]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.88
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verification_status: applied
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tags: [linguistics, chomsky, generative-grammar, syntax, nlp, formal-language]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: NLP / Formal Language
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applicable_to: [Linguistics, Compiler, NLP, LLM]
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# Deep Grammar
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## 매 한 줄
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> **"매 surface sentence 의 underlying structure"**. Chomsky 의 generative grammar — 매 finite rule 의 infinite sentence 의 produce. 매 deep structure (meaning) ↔ surface structure (form). 매 modern: 매 LLM 의 implicit 의 learn (no explicit grammar).
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## 매 핵심
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### 매 Chomsky hierarchy
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1. **Type 0** (Recursively enumerable): 매 Turing-complete.
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2. **Type 1** (Context-sensitive): 매 a^n b^n c^n.
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3. **Type 2** (Context-free): 매 programming language.
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4. **Type 3** (Regular): 매 regex.
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### 매 deep vs surface
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- **Deep structure**: 매 meaning representation.
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- **Surface**: 매 spoken / written form.
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- **Transformation**: 매 active ↔ passive.
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### 매 universal grammar (UG)
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- 매 innate language faculty (Chomsky).
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- 매 parameter setting (head-initial vs head-final).
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- 매 critical period.
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### 매 modern stance
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- **Pre-LLM**: 매 explicit rule (CFG, dependency grammar).
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- **Post-LLM**: 매 implicit (transformer 의 attention 의 learn).
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- **Hybrid**: 매 LLM + grammar constraint (decoding).
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### 매 응용
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1. **Parsing**: 매 syntax tree.
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2. **Compiler**: 매 BNF / EBNF.
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3. **NLP**: 매 POS tag, dependency.
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4. **Code completion**: 매 grammar-guided LLM.
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5. **DSL**: 매 ANTLR / Tree-sitter.
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6. **Constrained decoding**: 매 JSON schema 의 LLM.
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## 💻 패턴
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### CFG with NLTK
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```python
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import nltk
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grammar = nltk.CFG.fromstring("""
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S -> NP VP
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NP -> Det N | Det N PP
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VP -> V NP | V NP PP
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PP -> P NP
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Det -> 'the' | 'a'
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N -> 'dog' | 'cat' | 'park'
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V -> 'saw' | 'chased'
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P -> 'in' | 'with'
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""")
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parser = nltk.ChartParser(grammar)
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for tree in parser.parse('the dog saw a cat in the park'.split()):
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tree.pretty_print()
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```
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### Dependency parsing (spaCy)
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||||
```python
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import spacy
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nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
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||||
doc = nlp("The cat sat on the mat.")
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||||
for token in doc:
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||||
print(f'{token.text:10} {token.dep_:10} {token.head.text}')
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```
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### Tree-sitter grammar (DSL)
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```javascript
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module.exports = grammar({
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name: 'mylang',
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||||
rules: {
|
||||
source_file: $ => repeat($._statement),
|
||||
_statement: $ => choice($.assignment, $.function_call),
|
||||
assignment: $ => seq($.identifier, '=', $._expression),
|
||||
identifier: $ => /[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*/,
|
||||
// ...
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
```
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||||
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||||
### Constrained LLM decoding (grammar-guided)
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||||
```python
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from outlines import models, generate
|
||||
model = models.transformers('gpt2')
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||||
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||||
# 매 regex constraint
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||||
generator = generate.regex(model, r'\d{4}-\d{2}-\d{2}')
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||||
print(generator('Date: '))
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# 매 JSON schema
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||||
from pydantic import BaseModel
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||||
class User(BaseModel):
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name: str
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age: int
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||||
gen = generate.json(model, User)
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```
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||||
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||||
### PEG parser
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||||
```python
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||||
# parsimonious
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||||
from parsimonious.grammar import Grammar
|
||||
grammar = Grammar(r"""
|
||||
expr = term (("+" / "-") term)*
|
||||
term = factor (("*" / "/") factor)*
|
||||
factor = number / "(" expr ")"
|
||||
number = ~"[0-9]+"
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""")
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||||
tree = grammar.parse("3 + 4 * 2")
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||||
```
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### Chomsky-Normal-Form CYK
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||||
```python
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def cyk(words, grammar):
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n = len(words)
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table = [[set() for _ in range(n)] for _ in range(n)]
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||||
for i, w in enumerate(words):
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||||
for lhs, rhs in grammar:
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||||
if rhs == (w,): table[i][i].add(lhs)
|
||||
for length in range(2, n + 1):
|
||||
for i in range(n - length + 1):
|
||||
j = i + length - 1
|
||||
for k in range(i, j):
|
||||
for lhs, rhs in grammar:
|
||||
if len(rhs) == 2 and rhs[0] in table[i][k] and rhs[1] in table[k+1][j]:
|
||||
table[i][j].add(lhs)
|
||||
return 'S' in table[0][n-1]
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Programming language | CFG / PEG |
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| NLP parsing | Dependency (spaCy) |
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| LLM output structure | Constrained decoding |
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| Custom DSL | Tree-sitter |
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| Compiler frontend | ANTLR / yacc |
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| Linguistics research | UG / minimalist |
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**기본값**: 매 LLM era — 매 implicit grammar (transformer) + 매 constrained decoding 의 critical output.
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## 🔗 Graph
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- 변형: [[Generative-Grammar]] · [[Universal-Grammar]]
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||||
- 응용: [[Domain-Specific-Languages]] · [[NLP]]
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||||
- Adjacent: [[Transformer_Architecture_and_LLM_Foundations|LLM]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 syntactic analysis. 매 grammar-guided generation. 매 DSL design.
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**언제 X**: 매 free-form text. 매 zero-shot LLM.
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## ❌ 안티패턴
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- **Over-rigid grammar**: 매 LLM 의 advantage 의 lose.
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- **Ignore ambiguity**: 매 parse multiple.
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- **Deep ≠ semantic**: 매 modern view 의 separate.
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- **No constraint at decode**: 매 invalid output.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Chomsky, formal language theory).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-04-20 | Auto-reinforced |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Chomsky hierarchy + 매 NLTK / spaCy / tree-sitter / constrained decode code |
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Reference in New Issue
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