장정연 교수
Jungyeon Jang
한양대학교 경영학부 · 컴퓨터과학
연구실 소개
장정연 교수의 연구실은 딥러닝 기반 텍스트 분류 기술에 초점을 맞추고 있으며, 특히 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용한 병렬 단어 수준과 문자 수준 임베딩 기법을 개발하여 텍스트의 다층적 특징을 동시에 추출하는 데 기여하고 있습니다. 이는 자연어 처리 분야에서 정확도 향상과 더불어, 다양한 텍스트 데이터에 대한 강건한 표현 학습을 가능하게 합니다. 연구는 주로 지능형 텍스트 이해 및 분류 기술의 혁신을 목표로 하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
1Deep learning techniques such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs) show superior performance in text classification than traditional approaches such as Support Vector Machines (SVMs) and Naive Bayesian approaches. When using CNNs for text classification tasks, word embedding or character embedding is a step to transform words or characters to fixed size vectors before feeding them into convolutional layers. In this paper, we propose a parallel word-level a
대표 연구 분야
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