이창기 연구실은 자연언어처리(NLP)와 딥러닝을 기반으로 한 인공지능 기술 개발에 중점을 두고 있는 연구실입니다. 연구실은 한국어를 포함한 다양한 언어의 형태소 분석, 품사 태깅, 의미역 결정, 상호참조해결, 개체명 인식 등 언어의 다양한 층위에서의 분석 및 이해를 목표로 하고 있습니다. 특히, 한국어와 같이 구조가 복잡하고 자원이 제한된 언어에 특화된 모델 개발에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 연구실은 최신 딥러닝 기반 언어 모델(BERT, Transformer 등)을 활용하여 문장 및 문서 수준의 의미 분석, 질의응답, 기계독해, 문서 요약, 번역 등 다양한 응용 분야에 자연언어처리 기술을 적용하고 있습니다. 또한, 대규모 말뭉치 구축, 데이터 증강, 도메인 적응 등 실제 환경에서의 성능 향상을 위한 연구도 활발히 진행 중입니다. 최근에는 프롬프트 엔지니어링, In-context Learning, 거대 언어 모델(LLM) 기반의 자연어처리 응용에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 정보추출 및 정보검색 분야에서도 혁신적인 연구가 이루어지고 있습니다. 문서 내에서 의미 있는 정보를 자동으로 추출하고, 대용량 데이터에서 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 검색하는 기술 개발에 주력하고 있습니다. 개체명 인식, 관계 추출, 이벤트 추출, 문서 요약, 질의응답 등 다양한 정보추출 태스크에서 딥러닝 및 신경망 기반 모델을 적용하고 있으며, 정보검색 분야에서는 의존 구문 구조, 의미 기반 인덱싱, 확률적 모델 등 전통적 방법과 최신 딥러닝 기법을 융합하여 검색 정확도를 높이고 있습니다. 기계번역 및 텍스트 스타일 변환 분야에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다. 신경망 기반 기계번역 기술을 연구하며, 문체 변환, 채팅체-문어체 변환, 방언 번역 등 실제 언어 사용 환경에서의 다양한 스타일 변환 문제에도 주목하고 있습니다. 비병렬 데이터 기반의 스타일 변환, 프롬프트 기반 LLM 활용, 데이터 자동 구축 등 혁신적인 접근법을 통해 자연스러운 언어 생성과 변환 기술을 개발하고 있습니다. 이창기 연구실은 산학협력 및 정부 과제를 통해 실질적인 문제 해결에 기여하고 있으며, 관련 특허와 논문을 다수 발표하여 국내외적으로 높은 평가를 받고 있습니다. 연구실의 성과는 정보검색, 정보추출, 감성분석, 대화 시스템, 자동 번역 등 다양한 산업 및 사회적 요구에 부응할 수 있는 핵심 기술로 이어지고 있습니다. 앞으로도 인공지능과 자연언어처리 분야의 선도적 연구를 지속해 나갈 계획입니다.