論文の概要: We are Who We Cite: Bridges of Influence Between Natural Language Processing and Other Academic Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14870v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 12:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 20:18:50.333251
• Title: We are Who We Cite: Bridges of Influence Between Natural Language Processing and Other Academic Fields
• Title（参考訳）: 私たちは誰だ:自然言語処理と他の学術分野の影響の橋渡し
• Authors: Jan Philip Wahle, Terry Ruas, Mohamed Abdalla, Bela Gipp, Saif M. Mohammad
• Abstract要約: 自然言語処理の分野横断は減少している。 NLPの引用の8%以下は言語学に関するものである。 NLPの引用の3%以下は数学と心理学に関するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.77640515002326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) is poised to substantially influence the world. However, significant progress comes hand-in-hand with substantial risks. Addressing them requires broad engagement with various fields of study. Yet, little empirical work examines the state of such engagement (past or current). In this paper, we quantify the degree of influence between 23 fields of study and NLP (on each other). We analyzed ~77k NLP papers, ~3.1m citations from NLP papers to other papers, and ~1.8m citations from other papers to NLP papers. We show that, unlike most fields, the cross-field engagement of NLP, measured by our proposed Citation Field Diversity Index (CFDI), has declined from 0.58 in 1980 to 0.31 in 2022 (an all-time low). In addition, we find that NLP has grown more insular -- citing increasingly more NLP papers and having fewer papers that act as bridges between fields. NLP citations are dominated by computer science; Less than 8% of NLP citations are to linguistics, and less than 3% are to math and psychology. These findings underscore NLP's urgent need to reflect on its engagement with various fields.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は世界に大きな影響を与える可能性がある。 しかし、大きな進歩は大きなリスクを伴う。 それらに対処するには、様々な研究分野への幅広い関与が必要である。 しかし、そのようなエンゲージメント(パストまたはカレント)の状態を実証する経験的な研究はほとんどない。 本稿では,23分野の学習分野とNLP(相互に)の影響力の程度を定量化する。 我々は,77kのNLP論文,NLP論文から他の論文への3.1mの引用,および他の論文からNLP論文への1.8mの引用を分析した。 ほとんどの分野と異なり,提案する引用場多様性指数(cfdi)によって測定されたnlpのクロスフィールドエンゲージメントは,1980年の0.58から2022年の0.31に低下した(過去最低)。 さらに、NLPはますます不規則になってきており、NLP論文が増え、フィールド間のブリッジとして機能する論文も少なくなっている。 nlpの引用はコンピュータ科学に支配されており、nlpの引用の8%未満は言語学に、3%未満は数学と心理学に支配されている。 これらの知見はNLPの様々な分野への関与を反映する緊急の必要性を浮き彫りにしている。

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