refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,135 @@
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id: wiki-2026-0508-latent-semantic-analysis-lsa
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title: Latent Semantic Analysis (LSA)
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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: [LSA, LSI, Latent Semantic Indexing]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [nlp, ir, svd, tfidf, topic-modeling, embeddings]
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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: { language: Python, framework: scikit-learn/gensim }
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# Latent Semantic Analysis (LSA)
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## 매 한 줄
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> **"매 LSA = TF-IDF 행렬에 truncated SVD"**. term-document을 저차원 latent semantic 공간에 투영해 동의어/다의어 부분 해소.
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## 매 핵심
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### 매 수학
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- A (m×n) = U Σ Vᵀ. truncated rank-k → A_k = U_k Σ_k V_kᵀ.
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- 행 = term embedding, 열 = document embedding.
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- Cosine similarity in k-dim space → semantic similarity.
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### 매 절차
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1. Tokenize, stopword/lemma
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2. TF-IDF 행렬 구축
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3. Truncated SVD (k=100~300)
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4. 쿼리도 동일 공간 투영: q_k = qᵀ U_k Σ_k⁻¹
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5. cosine으로 유사 문서 검색
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### 매 강점/한계
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- ✅ 작은 corpus, 빠름, 해석 가능
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- ✅ 동의어 부분 처리 (synonymy)
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- ❌ 다의어 약함 (polysemy): 한 단어 = 한 벡터
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- ❌ 비음수성 X → 토픽 해석 어려움 (→ NMF, LDA)
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- ❌ Out-of-vocabulary 학습 불가
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- ❌ contextual 의미 X (→ BERT)
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### 매 vs 동족
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- **NMF**: 비음수, 해석 ↑
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- **LDA**: 확률적 토픽 모델
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- **word2vec/GloVe**: 단어 단위 dense embedding
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- **BERT/SBERT**: contextual, SoTA
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## 💻 패턴
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### scikit-learn LSA
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```python
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from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
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from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
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from sklearn.pipeline import make_pipeline
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from sklearn.preprocessing import Normalizer
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vec = TfidfVectorizer(stop_words="english", max_df=0.95, min_df=2)
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svd = TruncatedSVD(n_components=200, random_state=0)
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lsa = make_pipeline(vec, svd, Normalizer(copy=False))
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doc_emb = lsa.fit_transform(corpus) # (n_docs, 200)
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```
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### Query → semantic search
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```python
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import numpy as np
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q_emb = lsa.transform(["machine learning algorithms"])
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sims = doc_emb @ q_emb.T # already L2-normed
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top = np.argsort(-sims.ravel())[:10]
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```
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### gensim LSI
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```python
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from gensim import corpora, models
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dictionary = corpora.Dictionary(tokenized_docs)
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bow = [dictionary.doc2bow(d) for d in tokenized_docs]
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tfidf = models.TfidfModel(bow)
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lsi = models.LsiModel(tfidf[bow], id2word=dictionary, num_topics=200)
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print(lsi.print_topics(5)) # 토픽별 top words
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```
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### Topic 해석
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```python
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terms = vec.get_feature_names_out()
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for i, comp in enumerate(svd.components_[:5]):
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top_terms = [terms[j] for j in comp.argsort()[-10:][::-1]]
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print(f"Topic {i}: {top_terms}")
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```
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### Modern: BERT 대체
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```python
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from sentence_transformers import SentenceTransformer
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model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
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doc_emb = model.encode(corpus, normalize_embeddings=True)
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# 문맥 의미 반영, OOV 자유. LSA 대비 SoTA.
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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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| 빠른 baseline, 적은 자원 | LSA |
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| 해석 가능 토픽 | NMF, LDA |
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| 단어 의미 (sparse 분포) | word2vec/GloVe |
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| Production semantic search | SBERT + FAISS |
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| 도메인 한정 corpus | LSA fine-tune or domain SBERT |
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**기본값**: 신규 시스템은 SBERT. LSA는 baseline / 교육용 / 자원 제약.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Information Retrieval]], [[NLP]], [[Dimensionality-Reduction]]
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- 변형: [[LDA]], [[PCA]]
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- 응용: [[Semantic Search|Semantic-Search]]
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- Adjacent: [[TF-IDF]], [[Word-Embeddings]], [[SVD]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 빠른 baseline 구현, SVD 직관 설명.
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**언제 X**: 현대 production 시스템 — SBERT/LLM embedding이 대부분 우수.
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## ❌ 안티패턴
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- 매우 큰 corpus에 dense SVD (메모리) — truncated/randomized 사용
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- TF-IDF 없이 raw count → 빈도 단어 dominate
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- k 너무 작거나 큼 (k=50~300, perplexity/downstream으로 튜닝)
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- BERT 시대에 LSA 단독 production
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- Query 정규화/stopword 학습과 다름
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Deerwester 1990 LSI, scikit-learn/gensim docs). 신뢰도 A.
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- 중복: 없음.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — 매 prefix, BERT 대체 비교 추가 |
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Reference in New Issue
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