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id: wiki-2026-0508-computational-linguistics
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title: Computational Linguistics
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [COMP-LING-001]
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duplicate_of: none
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confidence_score: 1.0
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tags: [nlp, linguistics, computational-linguistics, syntax, semantics]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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# Computational Linguistics (계산 언어학)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "언어의 규칙과 의미를 수학적 모델로 해독하라" — 자연어의 구조와 의미를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 모델링하고 연구하는 학문으로, 현대 자연어 처리(NLP) 기술의 학문적 뿌리.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 문장의 통사론적(Syntax) 구조와 의미론적(Semantics) 연결 고리를 형식 언어 이론과 통계적 기법을 통해 전산화하는 분석 패턴.
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- **주요 연구 분야:**
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- **Syntax [[Analysis|Analysis]]:** 문장의 품사 태깅(POS tagging), 구문 분석(Parsing).
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- **Semantics:** 단어와 문장의 의미 표현 (예: WordNet, Formal Semantics).
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- **Pragmatics:** 대화의 맥락과 상황에 따른 의미 변화 분석.
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- **Machine Translation:** 서로 다른 언어 구조 간의 매핑 및 변환.
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- **진화 과정:** 규칙 기반(Rule-based)에서 통계적 기반(Statistical)을 거쳐, 현재는 신경망 기반(Neural) 모델링이 주류를 이룸.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 언어학자가 직접 규칙을 정의하던 방식에서, 대규모 데이터로부터 언어의 규칙을 스스로 학습하는 딥러닝 방식으로 패러다임이 완전히 전환됨.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 LLM을 활용하되, 지식의 정합성을 검증하기 위해 계산 언어학적 구문 분석 도구들을 활용하여 문서의 논리 구조를 교차 확인함.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- NLP, [[LLM|LLM]], [[Tokenization-Strategies|Tokenization-Strategies]], [[Knowledge-Graph|Knowledge-Graph]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Computational-Linguistics.md
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A | |