論文の概要: DRIFT: A Toolkit for Diachronic Analysis of Scientific Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01198v1
• Date: Fri, 2 Jul 2021 17:33:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-05 12:54:25.042562
• Title: DRIFT: A Toolkit for Diachronic Analysis of Scientific Literature
• Title（参考訳）: DRIFT:学術文献のダイアクロニック解析用ツールキット
• Authors: Abheesht Sharma, Gunjan Chhablani, Harshit Pandey, Rajaswa Patil
• Abstract要約: DRIFTをオープンソースとして公開し、研究者が長年の研究動向と開発を追跡できるようにしました。 分析手法は、よく暗唱された研究成果と照合され、我々のいくつかの方法が良い測定のために追加されている。 本ツールの有用性と有効性を示すため,arXivリポジトリのcs.CLコーパスのケーススタディを行い,解析手法から推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7349727826230862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present to the NLP community, and to the wider research community as a whole, an application for the diachronic analysis of research corpora. We open source an easy-to-use tool coined: DRIFT, which allows researchers to track research trends and development over the years. The analysis methods are collated from well-cited research works, with a few of our own methods added for good measure. Succinctly put, some of the analysis methods are: keyword extraction, word clouds, predicting declining/stagnant/growing trends using Productivity, tracking bi-grams using Acceleration plots, finding the Semantic Drift of words, tracking trends using similarity, etc. To demonstrate the utility and efficacy of our tool, we perform a case study on the cs.CL corpus of the arXiv repository and draw inferences from the analysis methods. The toolkit and the associated code are available here: https://github.com/rajaswa/DRIFT.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,NLPコミュニティと研究コミュニティ全体を対象として,研究コーパスのダイアクロニック解析への応用について述べる。 DRIFTは、研究者が長年の研究動向や開発を追跡できるツールです。 分析方法は、よく引用された研究成果と照合され、良い測定のためにいくつかの独自の方法が追加された。 キーワード抽出、ワードクラウド、生産性による減少/停滞/成長傾向の予測、アクセラレーションプロットによるバイグラムの追跡、単語のセマンティックドリフトの検索、類似性によるトレンドの追跡などである。 本ツールの有用性と有効性を示すため,本研究では,arxivリポジトリのcs.clコーパスをケーススタディとして,解析手法から推論を行う。 ツールキットと関連するコードは以下の通りである。

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