Language & Intelligence Lab

언어지능 연구실

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세상의 거의 모든 현상들은 언어로 표현될 수 있습니다. 사람들은 보고, 듣고, 느낀 것을 언어로 표현을 할 수 있고 읽은 것을 상상하고 느끼거나 다른 매체를 통해 표현 할 수도 있습니다. 따라서, 언어는 다른 정보들을 연계하거나 통합할 수있는 좋은 매개체 이며, 서로 다른 정보들의 관계를 다루는 머신러닝과 인공지능 문제들에서 중요한 역할을 합니다. 언어지능 연구실은 자연어처리, 멀티모달 러닝 등 언어와 관련된 여러 AI 문제들을 연구하고 있습니다. 다양한 문제 해결을 통해 언어 및 시각, 동작 등을 이해하는 시스템을 만들고, 더 나아가 통합된 형태의 지능을 구현하는 목표를 가지고 연구하고 있습니다.

관심분야

자연어처리, 멀티모달 러닝

희망분야

설명/해석 가능한 인공지능

Research Keywords and Topics

텍스트 생성, 텍스트기반 이미지 생성
체현화된(Embodied) 인공지능 (네비게이션, 물체 조작 등)
대화형 인공지능 시스템
상식기반 추론
해석/설명가능한 인공지능

Research Publications

- CoSIm: Commonsense Reasoning for Counterfactual Scene Imagination, Hyounghun Kim*, Abhay Zala*, and Mohit Bansal. Proceedings of NAACL 2022.
- CAISE: Conversational Agent for Image Search and Editing, Hyounghun Kim, Doo Soon Kim, Seunghyun Yoon, Franck Dernoncourt, Trung Bui, and Mohit Bansal. Proceedings of AAAI 2022.
- NDH-Full: Learning and Evaluating Navigational Agents on Full-Length Dialogue, Hyounghun Kim, Jialu Li, and Mohit Bansal. Proceedings of EMNLP 2021.
- FixMyPose: Pose Correctional Captioning and Retrieval, Hyounghun Kim*, Abhay Zala*, Graham Burri, and Mohit Bansal. Proceedings of AAAI 2021.
- ArraMon: A Joint Navigation-Assembly Instruction Interpretation Task in Dynamic Environments, Hyounghun Kim, Abhay Zala, Graham Burri, Hao Tan, and Mohit Bansal. Findings of EMNLP 2020.
- Improving Visual Question Answering by Referring to Generated Paragraph Captions, Hyounghun Kim, and Mohit Bansal. Proceedings of ACL 2019 (short paper).

국가과학기술표준분류

  • EE. 정보/통신
  • EE01. 정보이론
  • EE0108. 인공지능