• 理論面：形式言語、データベース、離散アルゴリズム、データ構造、機械学習の観点から系列データ処理を検討しています。
• 応用面：大規模コーパス、大規模ゲノム配列データ、低資源言語データ（古典籍・暗号文書・消滅危機言語など）に関連した諸課題を検討しています。

これ以外にも「自然言語処理」「機械学習」「知識処理」「データベース」全般の課題に取り組んでおり、トップ国際会議採択や受賞の豊富な実績があります。

教養学部における学際言語科学コース、または、総合情報学コース（学際B）から学生の配属が可能であり、大学院では総合文化研究科における言語情報科学専攻から配属が可能となっています。社会人の方も歓迎しますので、気軽にご相談ください。

配属希望の方は必ず事前にメールで問い合わせください。留学生の方は、研究生・大学院生での受験に、原則として、日本語能力試験（JLPT）N1の資格が必要となりますので、ご注意ください。

学生の研究教育を主な目的としたハッカソンを他大学・民間企業との共同研究で企画しており、学生の希望に応じて参加いただくこともできます。

開発したツールやデータは研究室GitHubから随時公開します。