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Korea University자연어처리·LLM· 데이터 마이닝· 머신러닝

이상근SangKeun Lee

Data Intelligence Lab

자연어처리, 대규모 언어모델, 데이터 사이언스, 딥러닝, 상식 추론 연구

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
35
T1 논문
19
구성원
미확인
졸업생
0

고려대학교 이상근 교수 연구실은 자연어처리·LLM 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 35편(T1 19편)을 발표했습니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

8.8 · 54%

10
2023
10
2024
9
2025
6
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

최근 논문

논문 35편

20266편

  • Chronos: Chronology-Grounded Continued Pre-training for Language Model Adaptation to Materials Science

    Sangyun Kim, Junho Kim, SangKeun Lee

  • KnowProxy: Adapting Large Language Models by Knowledge-guided Proxy

    Gukhyeon Lee, Yeachan Kim, SangKeun Lee

  • MolSC: Leveraging Substituent Contributions to Enhance Fine-grained Molecular Understanding in LLMs

    Hyuntae Park, Sooyeon Kim, Jiwon Park, SangKeun Lee

  • ACLT1

    PICTURE: Enhancing Theory-of-Mind in Large Language Models by Revealing, Not Hiding, Characters’ Lack of Knowledge

    Eojin Jeon, SangKeun Lee

  • RL-ARC: Calibrating Large Reasoning Models via Reasoning-guided Uncertainty

    Gukhyeon Lee, SangKeun Lee

  • SCRIPT: A Subcharacter Compositional Representation Injection Module for Korean Pre-Trained Language Models

    SungHo Kim, Juhyeong Park, Eda Atalay, SangKeun Lee

20252편

  • “Going to a trap house” conveys more fear than “Going to a mall”: Benchmarking Emotion Context Sensitivity for LLMs

    Eojin Jeon, Mingyu Lee, Sangyun Kim, Junho Kim, Wanzee Cho, Tae-Eui Kam, SangKeun Lee

  • Bridging the Gap Between Molecule and Textual Descriptions via Substructure-aware Alignment

    Hyuntae Park, Yeachan Kim, SangKeun Lee

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • KAIST머신러닝

    윤세영Se-Young Yun

    OSI Lab

    기계학습, 통계적 추론

    논문
    145
    구성원
    33
    졸업생
    33
  • SNU자연어처리·LLM

    이재윤Jay-Yoon Lee

    SKI-ML Lab

    Natural Language Processing, Machine Learning

    논문
    26
    구성원
    25
    졸업생
    10
  • Yonsei머신러닝

    손지용Jy-yong Sohn

    ITML Lab

    파운데이션 모델의 표현학습·적응·추론·평가에 관한 이론, 정보이론, 효율적이고 신뢰할 수 있는 머신러닝 연구

    논문
    24
    구성원
    13
    졸업생
    4
  • Yonsei자연어처리·LLM

    김재형Jaehyung Kim

    ML3 Lab

    자연어처리, 대규모 언어모델, LLM 정렬 및 적응

    논문
    46
    구성원
    15
    졸업생
    1