論文の概要: A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and Why?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12920v3
• Date: Wed, 25 Oct 2023 11:56:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 11:10:33.400083
• Title: A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and Why?
• Title（参考訳）: nlp研究におけるパラダイムシフトの2次解析--いつ、どのように、なぜ?
• Authors: Aniket Pramanick, Yufang Hou, Saif M. Mohammad, Iryna Gurevych
• Abstract要約: 本稿では、因果発見と推論技術を用いて、科学分野における研究トピックの進化を分析するための体系的な枠組みを提案する。 我々は3つの変数を定義し、NLPにおける研究トピックの進化の多様な側面を包含する。 我々は因果探索アルゴリズムを用いてこれらの変数間の因果関係を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.46288849132634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Understanding the fundamental concepts and trends in a scientific field is crucial for keeping abreast of its continuous advancement. In this study, we propose a systematic framework for analyzing the evolution of research topics in a scientific field using causal discovery and inference techniques. We define three variables to encompass diverse facets of the evolution of research topics within NLP and utilize a causal discovery algorithm to unveil the causal connections among these variables using observational data. Subsequently, we leverage this structure to measure the intensity of these relationships. By conducting extensive experiments on the ACL Anthology corpus, we demonstrate that our framework effectively uncovers evolutionary trends and the underlying causes for a wide range of NLP research topics. Specifically, we show that tasks and methods are primary drivers of research in NLP, with datasets following, while metrics have minimal impact.
• Abstract（参考訳）: 科学分野の基本概念と傾向を理解することは、その継続的な進歩を保ち続けるために不可欠である。 本研究では,因果発見と推論手法を用いて,科学分野における研究トピックの進化を分析するための体系的枠組みを提案する。 我々は,NLPにおける研究トピックの進化の多様な側面を包含する3つの変数を定義し,因果探索アルゴリズムを用いてこれらの変数間の因果関係を明らかにする。 その後、これらの関係の強度を測定するためにこの構造を利用する。 ACLアンソロジーコーパスに関する広範な実験を行うことにより、我々のフレームワークは、幅広いNLP研究トピックの進化的傾向と根本原因を効果的に発見できることを実証する。 具体的には、タスクとメソッドがNLPの研究の主要な要因であることを示し、データセットは従うが、メトリクスは最小限の影響を持つ。

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