자연언어처리(NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 분야의 핵심 기술입니다. 이창기 연구실은 한국어를 포함한 다양한 언어의 자연언어처리 기술 개발에 집중하고 있으며, 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 기반의 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. 이러한 연구는 정보검색, 정보추출, 감성분석, 대화 시스템, 자동 번역 등 다양한 산업 및 사회적 요구에 부응할 수 있는 핵심 기술로 이어지고 있습니다. 연구실의 성과는 국내외 학술지, 특허, 산학협력 프로젝트 등에서 활발히 발표되고 있으며, 한국어 정보처리 분야의 선도적 역할을 수행하고 있습니다.

딥러닝 기술의 발전과 함께 정보추출(Information Extraction)과 정보검색(Information Retrieval) 분야에서도 혁신적인 연구가 이루어지고 있습니다. 이창기 연구실은 문서 내에서 의미 있는 정보를 자동으로 추출하고, 대용량 데이터에서 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 검색하는 기술 개발에 주력하고 있습니다. 특히, 개체명 인식, 관계 추출, 이벤트 추출, 문서 요약, 질의응답 등 다양한 정보추출 태스크에서 딥러닝 및 신경망 기반 모델을 적용하고 있습니다. 연구실은 구조화되지 않은 자연어 데이터에서 유용한 정보를 효과적으로 추출하기 위해, 포인터 네트워크, CRF, Transformer, BERT 등 다양한 신경망 구조를 활용합니다. 또한, 정보검색 분야에서는 의존 구문 구조, 의미 기반 인덱싱, 확률적 모델 등 전통적 방법과 최신 딥러닝 기법을 융합하여 검색 정확도를 높이고 있습니다. 최근에는 Few-shot Learning, 데이터 증강, 도메인 적응 등 실제 환경에서의 적용성을 높이기 위한 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 연구는 사이버 보안, 소셜 미디어 모니터링, 자동 뉴스 요약, 전문가 의사결정 지원 등 다양한 응용 분야에 활용되고 있습니다. 연구실은 산학협력 및 정부 과제를 통해 실질적인 문제 해결에 기여하고 있으며, 관련 특허와 논문을 다수 발표하여 국내외적으로 높은 평가를 받고 있습니다.

기계번역(Machine Translation)과 텍스트 스타일 변환은 자연언어처리의 대표적인 응용 분야로, 이창기 연구실은 한국어-영어, 일본어-영어 등 다양한 언어쌍에 대한 신경망 기반 기계번역 기술을 연구하고 있습니다. 특히, MASS, BERT, Transformer 등 최신 딥러닝 모델을 활용하여 번역 품질을 높이고, 데이터 증강, 지식 증류, 비지도 학습 등 다양한 방법론을 적용하고 있습니다. 연구실은 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. 또한, 문서 단위의 기계번역 성능 향상을 위한 데이터 증강, 문장 정렬, NSP 기반 알고리즘 등 실질적 성능 개선을 위한 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 글로벌 커뮤니케이션, 자동 번역 서비스, 대화형 AI, 언어 자원 부족 환경에서의 정보 접근성 향상 등 다양한 사회적 요구에 부응하고 있습니다. 연구실의 기술은 국내외 학술대회, 특허, 산학협력 프로젝트를 통해 실제 산업 현장에 적용되고 있으며, 한국어 중심의 기계번역 및 스타일 변환 분야에서 선도적 위치를 점하고 있습니다.