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Our research focuses on developing AI/DL algorithms and applications for various domains, including knowledge representation (e.g., knowledge graph embedding and graph embedding) and knowledge-based applications (e.g., Knowledge-enhanced NLP Applications, Information Retrieval & Recommendation), with a wide range of data types (e.g., matrix/tensor, text, graph, time series).

그래프는 다양한 형태와 다양한 소스의 데이터 간의 연결 관계를 의미론적으로 구조화하여 표현할 수 있습니다. 반면, 텍스트는 지식 전달 및 공유를 위한 데이터로 방대한 지식과 정보를 담고있지만, 의미 있는 정보를 추출/분석할 수 있어야 합니다. 해외 빅테크 기업들은 이미 자사들의 핵심 사업분야에서 검색/추천/추론 서비스 고도화를 위해, 그래프와 텍스트 데이터를 유기적으로 활용하고 있습니다. 본 연구실에서는 텍스트와 이미지와 같은 비정형 데이터로부터 그래프 형태의 아이템, 사용자, 상식, 멀티모달 등에 대한 관계지식을 추출합니다. 이러한 관계지식을 융합/탐색/활용하여 새로운 정보를 추론하거나 사용자 의도 및 선호 파악 등에 활용합니다. 궁극적으로는 추천시스템, 질의응답, 정보검색, 관계추출 등에 활용하여 지식기반 지능형 시스템을 연구개발하는 것을 목적으로 합니다.