論文の概要: NLLG Quarterly arXiv Report 09/23: What are the most influential current AI Papers?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05688v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 21:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 19:26:10.771681
• Title: NLLG Quarterly arXiv Report 09/23: What are the most influential current AI Papers?
• Title（参考訳）: NLLG Quarterly arXiv Report 09/23: 現在最も影響力のあるAIペーパーは何ですか?
• Authors: Ran Zhang, Aida Kostikova, Christoph Leiter, Jonas Belouadi, Daniil Larionov, Yanran Chen, Vivian Fresen, Steffen Eger
• Abstract要約: 米国はトップ40紙とトップ9k紙の両方で支配的であり、その後中国が続いた。 欧州は明らかに遅れており、最も引用された論文のトップ40にはほとんど掲載されていない。 米国の産業は、最も影響力のある40の論文で大半が誇張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.68589129842815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has witnessed rapid growth, especially in the subfields Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML) and Computer Vision (CV). Keeping pace with this rapid progress poses a considerable challenge for researchers and professionals in the field. In this arXiv report, the second of its kind, which covers the period from January to September 2023, we aim to provide insights and analysis that help navigate these dynamic areas of AI. We accomplish this by 1) identifying the top-40 most cited papers from arXiv in the given period, comparing the current top-40 papers to the previous report, which covered the period January to June; 2) analyzing dataset characteristics and keyword popularity; 3) examining the global sectoral distribution of institutions to reveal differences in engagement across geographical areas. Our findings highlight the continued dominance of NLP: while only 16% of all submitted papers have NLP as primary category (more than 25% have CV and ML as primary category), 50% of the most cited papers have NLP as primary category, 90% of which target LLMs. Additionally, we show that i) the US dominates among both top-40 and top-9k papers, followed by China; ii) Europe clearly lags behind and is hardly represented in the top-40 most cited papers; iii) US industry is largely overrepresented in the top-40 most influential papers.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、特に自然言語処理(NLP)、機械学習(ML)、コンピュータビジョン(CV)のサブフィールドで急速に成長している。 この急速な進歩とペースを維持することは、この分野の研究者や専門家にとって大きな課題となる。 2023年1月から9月までの期間をカバーするこのarXivレポートでは、これらのAIのダイナミックな領域をナビゲートするための洞察と分析を提供することを目指している。 私たちはこれを達成する 1) 1月～6月を対象とする現在の上位40紙と,所定の期間におけるarXivから最も引用された上位40紙を比較検討する。 2) データセットの特徴とキーワード人気の分析 3) 地域ごとのエンゲージメントの違いを明らかにするため, 機関のグローバルなセクター分布を検討する。 提案論文の16%がNLPをプライマリカテゴリ(25%以上がCVおよびMLをプライマリカテゴリ)としており、最も引用されている論文の50%がNLPをプライマリカテゴリ、90%がLDMをターゲットとしている。 さらに、私たちは 一 合衆国は、上位40紙及び上位9紙のうち、次いで中国を支配している。 二 ヨーロッパは、明らかに遅れており、最も引用される論文の上位40にほとんど現れない。 iii)アメリカの産業は、最も影響力のある40の論文で大半が誇張されている。

関連論文リスト

• CharXiv: Charting Gaps in Realistic Chart Understanding in Multimodal LLMs [62.84082370758761]
  CharXivは、arXiv論文の2,323のチャートを含む総合的な評価スイートである。 品質を確保するために、すべてのチャートと質問は、人間の専門家によって手書きされ、キュレーションされ、検証されます。 その結果、最強のプロプライエタリモデルの推論スキルの間に、かなり過小評価されていたギャップが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T17:50:11Z)
• Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers [99.67983375899719]
  2020年1月から2024年2月にかけて、arXiv、bioRxiv、Natureのポートフォリオジャーナルで950,965の論文をまとめて、体系的で大規模な分析を行った。 計算機科学の論文では, LLMの使用が着実に増加し, 最大, 最速の成長が観察された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T17:45:15Z)
• Citation Amnesia: NLP and Other Academic Fields Are in a Citation Age Recession [32.77640515002326]
  本研究は, 43年間にわたる20分野にわたる研究成果を引用する傾向について検討した(1980-2023)。 我々はこの減少を「引用年齢不況」と呼び、経済学者が経済活動の減少期間を定義する方法に類似している。 以上の結果から,近年の著作の引用は出版率の上昇によるものではないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T10:59:29Z)
• Position: AI/ML Influencers Have a Place in the Academic Process [82.2069685579588]
  機械学習研究の可視性向上におけるソーシャルメディアインフルエンサーの役割について検討する。 2018年12月から2023年10月までの間に、8000以上の論文の包括的なデータセットを収集しました。 我々の統計的および因果推論分析は、これらのインフルエンサーが支持する論文の引用が著しく増加することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T20:05:49Z)
• We are Who We Cite: Bridges of Influence Between Natural Language Processing and Other Academic Fields [30.550895983110806]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T12:42:06Z)
• NLLG Quarterly arXiv Report 06/23: What are the most influential current AI Papers? [15.830129136642755]
  目的は、最も関連性があり広く議論されている研究のクイックガイドを提供することであり、新参者や確立された研究者が現在の傾向を振り返り続けるのを助けることである。 我々は2023年前半に,大規模言語モデル(LLM),特にChatGPTに関連する論文の優位性を観察した。 NLP関連の論文は、私たちのデータにはML関連の論文の2倍の数の論文があるにもかかわらず、最も影響力がある(トップ論文の約60%)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T11:53:52Z)
• Topics, Authors, and Institutions in Large Language Model Research: Trends from 17K arXiv Papers [1.5362868418787874]
  大規模言語モデル(LLM)がAI研究に劇的に影響を与えており、これまで何が変わったのか、どのようにフィールドの未来を形作るかについての議論が引き起こされている。 このような疑問を明らかにするために,我々は,2023年対2018-2022年の動向に着目し,16,979 LLM関連arXiv論文のデータセットを新たに分析した。 2023年に最初の著者の半数が、AIの非NLP分野から参入し、学際的な拡張を推進している。 驚いたことに、業界は2023年の出版シェアを減らした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T08:45:00Z)
• Forgotten Knowledge: Examining the Citational Amnesia in NLP [63.13508571014673]
  論文を引用するのにどれくらいの時間がかかったのか、どのようにして変化したのか、そしてこの引用的注意/記憶に相関する要因は何か。 引用論文の約62%が出版直前の5年間のものであり,約17%が10年以上前のものであることを示す。 1990年から2014年にかけて、引用論文の中央値と年齢の多様性は着実に増加してきたが、その後傾向が逆転し、現在のNLP論文は、時間的引用の多様性が極端に低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T18:30:34Z)
• Geographic Citation Gaps in NLP Research [63.13508571014673]
  この研究は、地理的な位置と出版の成功との関係について一連の疑問を呈する。 われわれはまず,ACLアンソロジーから7万件の論文のデータセットを作成し,そのメタ情報を抽出し,引用ネットワークを生成した。 論文の受理や引用において地理的に大きな差異があるだけでなく,出版場所やNLPのサブフィールドなどの変数を制御しても,これらの格差は持続することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T02:25:23Z)
• State-of-the-art generalisation research in NLP: A taxonomy and review [87.1541712509283]
  NLPにおける一般化研究の特徴付けと理解のための分類法を提案する。 我々の分類学は、一般化研究の広範な文献レビューに基づいている。 私たちは、一般化をテストする400以上の論文を分類するために分類を使います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T16:53:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。