Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analyse der Entwicklungstreiber milit\"arischer Schwarmdrohnen durch Natural Language Processing

論文の概要: Analyse der Entwicklungstreiber milit\"arischer Schwarmdrohnen durch Natural Language Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09680v1
Date: Tue, 15 Nov 2022 20:22:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-18 15:44:22.410231
Title: Analyse der Entwicklungstreiber milit\"arischer Schwarmdrohnen durch Natural Language Processing
Title（参考訳）: 自然言語処理における「知識」の分析
Authors: Manuel Mundt
Abstract要約: 軍用ドローンは、武力衝突においてますます顕著な役割を担っている。この研究の原動力は何か, サブドメインが存在するのかを解析し, 946研究に基づくNLP技術を用いて視覚的に提示する。全体としては2019年と2020年が最も多く出版され、2008年には軍用Swarmドローンに大きな関心が寄せられた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Military drones are taking an increasingly prominent role in armed conflict, and the use of multiple drones in a swarm can be useful. Who the drivers of the research are and what sub-domains exist is analyzed and visually presented in this research using NLP techniques based on 946 studies. Most research is conducted in the Western world, led by the United States, the United Kingdom, and Germany. Through Tf-idf scoring, it is shown that countries have significant differences in the subdomains studied. Overall, 2019 and 2020 saw the most works published, with significant interest in military swarm drones as early as 2008. This study provides a first glimpse into research in this area and prompts further investigation.
Abstract（参考訳）: 軍事用ドローンは、武装紛争においてますます顕著な役割を担っている。この研究の原動力は何か, サブドメインが存在するのかを解析し, 946研究に基づくNLP技術を用いて視覚的に提示する。ほとんどの研究は欧米で行われ、アメリカ合衆国、イギリス、ドイツが主導している。 Tf-idfスコアでは、各国が研究対象のサブドメインに有意な差異があることが示されている。全体としては2019年と2020年が最も多く出版され、2008年には軍用Swarmドローンに大きな関心が寄せられた。この研究は、この地域の研究を初めて垣間見るもので、さらなる研究を促す。

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