論文の概要: Collaboration or Corporate Capture? Quantifying NLP's Reliance on Industry Artifacts and Contributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03912v2
• Date: Sat, 22 Jun 2024 15:27:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 02:42:42.792289
• Title: Collaboration or Corporate Capture? Quantifying NLP's Reliance on Industry Artifacts and Contributions
• Title（参考訳）: コラボレーション・コーポレート・キャプチャー : NLPの産業アーチファクト・コントリビューションへの信頼の定量化
• Authors: Will Aitken, Mohamed Abdalla, Karen Rudie, Catherine Stinson,
• Abstract要約: EMNLP 2022で発表された100の論文を調査し,研究者が業界モデルにどの程度依存しているかを調査した。 私たちの研究は、将来の研究者が、代替手段がなければ、業界とのコラボレーションがまだコラボレーションであるかどうかをより正確に解決するための足場として役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6746207141044582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Impressive performance of pre-trained models has garnered public attention and made news headlines in recent years. Almost always, these models are produced by or in collaboration with industry. Using them is critical for competing on natural language processing (NLP) benchmarks and correspondingly to stay relevant in NLP research. We surveyed 100 papers published at EMNLP 2022 to determine the degree to which researchers rely on industry models, other artifacts, and contributions to publish in prestigious NLP venues and found that the ratio of their citation is at least three times greater than what would be expected. Our work serves as a scaffold to enable future researchers to more accurately address whether: 1) Collaboration with industry is still collaboration in the absence of an alternative or 2) if NLP inquiry has been captured by the motivations and research direction of private corporations.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたモデルの印象的なパフォーマンスは大衆の注目を集め、近年ニュースの見出しを飾っている。 ほぼ常に、これらのモデルは産業と共同で生産される。 それらの使用は自然言語処理(NLP)ベンチマークと競合し、NLP研究に関連性を維持するために重要である。 我々は,EMNLP 2022で公表された100の論文を調査し,研究者が産業モデルや他のアーティファクトにどの程度依存しているか,そしてNLPの権威ある会場で出版する貢献が期待するよりも少なくとも3倍大きいことを確かめた。 私たちの研究は、将来の研究者がより正確に解決できる足場として役立ちます。 1 産業との連携は、選択肢がない状態での連携である。 2 民間企業のモチベーション及び研究の方向性により、NLP調査が達成された場合。

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