自然语言处理方向，主要围绕文本信息抽取展开研究，利用机器学习、深度学习、大规模语言模型（Bert,GPT等）技术，对大量非结构化文本进行分析，抽取相关有价值信息，生成结构化的文件。

知识图谱构建与分析，知识图谱技术是人工智能从数据驱动进阶到知识驱动的核心技术，构建特定领域知识图谱，可以将该领域相关知识以网络图形式进行关联建模，再结合相关智能算法，可以完成可解释推理任务。

多模态建模，现实场景大部分以多模态（文本模态+视频模态+音频模态+……）形式存在，因此，研究多模态建模技术，对多个模态进行统一建模，在更加完整的上下文环境下进行决策分析。具体有多模态问答等（一个人，指着一张图片进行相关提问，回答者根据图片进行回答。）