主要从事自然语言处理（NLP）和文本数据挖掘领域的研究。这个领域涉及自然语言的表示、理解和推理，可以帮助机器系统更好地理解人类语言。

我在NLP的三个主要子领域进行研究：（1）细粒度语义表示学习，（2）知识引导的语义迁移，以及（3）NLP中的领域自适应。

目前，我正在研究如何给大型语言模型（LLMs）注入更多类似人类的知识，以及如何减少这些大型模型的资源消耗。我还在开发工具和界面，以促进

更轻、更智能、更专业的特定领域大型语言模型。