chore(wiki): reinforce knowledge batch #6-#10 (200 docs milestone)

10_Wiki/Topics/AI/Natural-Language-Processing.md

@@ -1,25 +1,28 @@
 ---
-id: P-REINFORCE-AUTO-92B46C
+id: NLP-001
 category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
-confidence_score: 0.90
-tags: [auto-reinforced]
-last_reinforced: 2026-04-20
-github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Natural-Language-Processing"
+confidence_score: 1.0
+tags: [ai, nlp, linguistics, llm, text-analysis]
+last_reinforced: 2026-04-26
 ---
 
-# [[Natural-Language-Processing]]
+# [[Natural Language Processing (NLP, 자연어 처리)]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> 지식 요약 정보 추출 중...
+> "인간의 언어를 컴퓨터의 언어로 번역하고 이해하게 하라" — 텍스트와 음성 등 인간의 자연 언어를 기계가 처리, 분석, 생성할 수 있게 만드는 컴퓨터 과학과 언어학의 융합 분야.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-본문 구조화 작업 중...
+- **추출된 패턴:** 비정형 텍스트 데이터에서 의미적 특징을 추출하고(Feature Extraction), 문맥과 문법을 파악하여 인간과 유사한 수준의 대화와 추론을 수행하는 인지 처리 패턴.
+- **세부 내용:**
+    - **Tokenization & Embedding:** 텍스트를 최소 단위로 쪼개고 이를 고차원 벡터 공간의 숫자로 변환.
+    - **Syntactic & Semantic Analysis:** 문장의 구조(문법)와 실질적인 의미(콘텐츠)를 분석.
+    - **Key Tasks:** 기계 번역, 감성 분석, 질문 답변(QA), 개체명 인식(NER), 요약.
+    - **Evolution:** 규칙 기반(Rule-based) -> 통계 기반(Statistical) -> 딥러닝 기반(RNN/LSTM) -> 트랜스포머 기반(LLM)으로 진화.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
-- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
+- **과거 데이터와의 충돌:** 문법 규칙을 일일이 가르치던 방식에서, 방대한 데이터를 통해 언어의 통계적 구조와 지식을 스스로 학습하는 방식으로 정착.
+- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 NLP 기술을 활용하여 방대한 원시 데이터(00_Raw)를 자동으로 분류하고 핵심 지식을 추출하여 위키화함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Natural-Language-Processing.md]]
----
+- [[LLM]], [[Word-Embeddings]], [[Transformer-Architecture]], [[Information-Extraction]]
+- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Natural-Language-Processing.md]]