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id, title, category, status, canonical_id, aliases, duplicate_of, source_trust_level, confidence_score, tags, raw_sources, last_reinforced, github_commit, inferred_by, tech_stack
| id | title | category | status | canonical_id | aliases | duplicate_of | source_trust_level | confidence_score | tags | raw_sources | last_reinforced | github_commit | inferred_by | tech_stack | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| wiki-2026-0508-text-mining | Text Mining | 10_Wiki/Topics | needs_review | self |
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none | A | 0.94 |
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2026-04-20 | pending | Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08) |
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Text-Mining
📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
"글의 광맥에서 지식 캐기: 수백만 쪽의 텍스트 더미 속에서 인간이 읽지 않고도 핵심 주제(Topic), 감정(Sentiment), 인명/지명(Entity)을 자동으로 뽑아내어, 정제되지 않은 언어를 '분석 가능한 데이터'로 보석처럼 가공하는 기술."
📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
텍스트 마이닝(Text-Mining)은 비정형 텍스트 데이터에서 고품질 정보를 도출해내는 과정입니다.
- 핵심 기법:
- Sentiment Analysis: 텍스트에 담긴 긍정/부정 감정 추출.
- Topic Modeling: 문서 집단이 다루는 잠재적 주제 파악. (Clustering와 연결)
- Named Entity Recognition (NER): 텍스트 중 인물, 지역, 조직 등을 구별해 내기.
- 왜 중요한가?:
- 인류 지식의 80%는 비정형 텍스트 형태로 존재하는데, 텍스트 마이닝은 이 거대한 원유 정책(Oil)을 실제 지능 정책(Intelligence)으로 정제해 주어 무한한 비즈니스 기회 정책을 만들기 때문임. (Research의 가속기)
⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- 과거 데이터와의 충돌: 과거에는 불용어 제거(Stopword), 스테밍(Stemming) 등 복잡한 전처리 정책에 사활을 걸었으나, 현대 정책은 LLM 정책이 문맥 정책을 통째로 이해해 버려 복잡한 전처리 정책 없이도 정밀한 추출 정책이 가능해짐(RL Update). (Stem-Analysis와 연결)
- 정책 변화(RL Update): 본 시스템이 인터넷의 방대한 문서 정책을 읽고 600개 지식 요약 정책을 만들어내는 과정 자체가 거대한 '텍스트 마이닝 정책'과 '요약 정책'의 결합이며, 이는 텍스트가 지능 정책으로 승화되는 실시간 사례임.
🔗 지식 연결 (Graph)
- Stem-Analysis, Research, Analysis, Information-Society, Search, Natural-Language-Processing (NLP)
- Modern Tech/Tools: SpaCy, Gensim, BERT, OpenAI API (JSON mode).
🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
언제 이 지식을 쓰는가:
- (TODO)
언제 쓰면 안 되는가:
- (TODO)
🧪 검증 상태 (Validation)
- 정보 상태: needs_review
- 출처 신뢰도: A
- 검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)
🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
- 기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
- 처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
- 처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
🕓 변경 이력 (Changelog)
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|---|---|---|---|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
💻 코드 패턴 (Code Patterns)
패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)
# TODO
🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
선택 A를 써야 할 때:
- (TODO)
선택 B를 써야 할 때:
- (TODO)
기본값:
(TODO)
❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
- [안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)