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.
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,210 @@
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id: wiki-2026-0508-word-representation
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title: Word Representation
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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: [Word Embeddings, Distributional Semantics, Word Vectors]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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verification_status: applied
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tags: [nlp, embeddings, word2vec, glove, fasttext, contextual]
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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: Python
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framework: gensim/sentence-transformers/PyTorch
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# Word Representation
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## 매 한 줄
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> **"매 단어를 vector 로 — 매 distributional hypothesis 의 수학화 (Firth 1957: 'a word is known by the company it keeps')"**. 1990s LSA 의 SVD 부터 2013 word2vec, 2014 GloVe, 2016 fastText, 2018 ELMo/BERT contextual embeddings, 2024-2026 Matryoshka & adaptive-dim embeddings 까지 evolutionary trajectory. 2026 현재 매 production NLP 의 starting point — text-embedding-3, voyage-3, BGE-M3 등이 default.
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## 매 핵심
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### 매 categories
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- **One-hot / count-based**: 매 단순 vocab indicator. Sparse. 매 useful baseline.
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- **TF-IDF / BM25**: 매 frequency weighting — sparse, interpretable.
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- **LSA / LDA**: 매 SVD / topic model — dense, low-dim (~300).
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- **Static embeddings**: word2vec (Skip-gram, CBOW), GloVe, fastText. 매 단어당 single vector — polysemy 처리 못 함.
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- **Contextual embeddings**: ELMo, BERT, RoBERTa — 매 같은 단어, 다른 context, different vector.
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- **Sentence/passage embeddings**: SBERT, E5, BGE, voyage — 매 retrieval/RAG 의 default.
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- **Matryoshka embeddings (2024)**: 매 single model, multi-resolution (64/128/256/512/1024 dim) — flexible cost/quality.
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### 매 word2vec 핵심
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- **Skip-gram**: center word → context words 예측 (rare word 에 좋음).
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- **CBOW**: context words → center word 예측 (frequent word 에 빠름).
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- **Negative sampling**: 매 softmax 대체 — k개 negative noise 만 update, 매 huge vocab scale.
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- **벡터 산술**: king − man + woman ≈ queen (analogy).
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### 매 GloVe 차이
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- **Global co-occurrence matrix factorization** — word2vec 의 local sliding window 와 보완.
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- **Loss**: weighted least squares on log(co-occurrence count).
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### 매 contextual 의 부상
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- 매 "bank" (river / financial) 매 single vector 한계 → BERT 의 token-level contextual representation.
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- 매 transfer learning 의 폭발 — 매 frozen embedding 위에 task-specific head.
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### 매 응용
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1. Semantic search / RAG (cosine similarity over embedding).
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2. Clustering / topic modeling (k-means on doc embeddings).
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3. Classification feature (linear probe).
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4. Recommendation (item embeddings).
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5. Anomaly detection (outlier in embedding space).
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## 💻 패턴
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### 1. word2vec 학습 (gensim)
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```python
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from gensim.models import Word2Vec
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sentences = [["cat", "sat", "on", "mat"], ["dog", "ran", "fast"], ...]
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model = Word2Vec(
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sentences,
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vector_size=300,
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window=5,
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min_count=5,
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sg=1, # skip-gram
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negative=10, # negative sampling
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workers=8,
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epochs=10,
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)
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print(model.wv.most_similar("cat", topn=5))
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print(model.wv.similarity("cat", "dog"))
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# Analogy
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print(model.wv.most_similar(
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positive=["king", "woman"], negative=["man"], topn=3
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))
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```
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### 2. Pre-trained GloVe 로드
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```python
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import numpy as np
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def load_glove(path: str) -> dict[str, np.ndarray]:
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embeddings = {}
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with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
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for line in f:
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parts = line.rstrip().split(" ")
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embeddings[parts[0]] = np.asarray(parts[1:], dtype=np.float32)
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return embeddings
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glove = load_glove("glove.840B.300d.txt")
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```
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### 3. fastText subword (OOV 처리)
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```python
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import fasttext
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model = fasttext.train_unsupervised("corpus.txt", model="skipgram", dim=300, minn=3, maxn=6)
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||||
# OOV 단어도 subword 로 vector 생성
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print(model.get_word_vector("unseenword").shape) # (300,)
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```
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### 4. Contextual embedding (sentence-transformers)
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```python
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from sentence_transformers import SentenceTransformer
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import numpy as np
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model = SentenceTransformer("BAAI/bge-m3") # 2024 SOTA multilingual
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docs = [
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"The cat sat on the mat.",
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"A feline rested on the rug.",
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"Stock market closed higher today.",
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]
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emb = model.encode(docs, normalize_embeddings=True)
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sim = emb @ emb.T
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print(sim)
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# [[1.0, 0.81, 0.12],
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# [0.81, 1.0, 0.11],
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# [0.12, 0.11, 1.0 ]]
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```
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### 5. Matryoshka embedding (truncate dim, 2024)
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```python
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# Embed once, query at multiple resolutions
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model = SentenceTransformer("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")
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full = model.encode("hello world", normalize_embeddings=True) # (768,)
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# Truncate + renormalize for storage tier
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def truncate(v: np.ndarray, dim: int) -> np.ndarray:
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t = v[:dim]
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return t / np.linalg.norm(t)
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low_storage = truncate(full, 64) # Hot index
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medium = truncate(full, 256) # Warm
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full_quality = full # Cold rerank
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```
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### 6. RAG retrieval (vector DB)
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```python
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from chromadb import Client
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from sentence_transformers import SentenceTransformer
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embedder = SentenceTransformer("intfloat/e5-large-v2")
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||||
client = Client()
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||||
col = client.create_collection("docs")
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||||
col.add(
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||||
ids=[f"d{i}" for i in range(len(docs))],
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||||
embeddings=embedder.encode(docs).tolist(),
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||||
documents=docs,
|
||||
)
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||||
result = col.query(
|
||||
query_embeddings=embedder.encode(["search query"]).tolist(),
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||||
n_results=5,
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||||
)
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||||
```
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### 7. OpenAI text-embedding-3 (production)
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```python
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from openai import OpenAI
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client = OpenAI()
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# 3-large can output truncated dims (Matryoshka)
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resp = client.embeddings.create(
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model="text-embedding-3-large",
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input=["doc 1", "doc 2"],
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dimensions=512, # truncate from 3072 default
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||||
)
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||||
vecs = [d.embedding for d in resp.data]
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Quick prototype, classical NLP | word2vec / GloVe (gensim) |
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| OOV / morphologically rich language (Korean, Finnish) | fastText subword |
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| Modern semantic search / RAG | sentence-transformers (BGE-M3, E5, gte) or OpenAI/Voyage API |
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| Multilingual retrieval | BGE-M3, multilingual-e5-large |
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| Storage cost critical | Matryoshka — truncate to 64/128 dim |
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| Domain-specific (legal, medical) | Fine-tune contrastive (e.g., BAAI bge-finetune) |
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**기본값**: BGE-M3 (open) or text-embedding-3-large (managed) — 매 modern RAG pipeline 의 baseline.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[NLP]] · [[Distributional Semantics]]
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- 변형: [[ColBERT]]
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- 응용: [[RAG]] · [[Semantic Search]]
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- Adjacent: [[Tokenization]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 retrieval, clustering, classification feature 가 필요할 때 — 매 modern NLP pipeline 의 거의 모든 곳.
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**언제 X**: 매 generative task 자체는 LLM completion 이 우월. 매 keyword exact match 는 BM25 가 빠르고 강함.
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## ❌ 안티패턴
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- **Pre-trained embedding 사용하면서 매 normalize 안 함**: 매 cosine similarity 가 dot product 와 의미 달라짐.
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- **Static word2vec 으로 polysemy task 처리**: 매 contextual 모델 필요.
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- **Mean pooling 으로 sentence vector 생성**: 매 BERT raw mean 매 sentence-transformers fine-tuned 보다 매 훨씬 약함.
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- **PCA 로 임의 차원 축소**: 매 Matryoshka 가 task-aware shorter dim 더 우월.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Mikolov et al. 2013, Pennington et al. 2014, Reimers & Gurevych 2019, BGE-M3 paper 2024).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — word2vec→Matryoshka full evolution + RAG patterns |
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