Vi presenterar en metod för att karakterisera ett forskningsarbete i termer av dess fokus, användningsområde och de tekniker som används. Vi visar hur spårning av dessa aspekter över tid ger ett nytt mått på forskarsamhällenas inflytande på varandra. Vi extraherar dessa egenskaper genom att matcha semantiska extraktionsmönster, lärt sig med hjälp av bootstrappning, till beroende träd av meningar i en artikel abstrakt. Vi kombinerar denna information med förberäknade uppgifter i artikel-till-gemenskap för att studera påverkan från en gemenskap på andra när det gäller lånad teknik och "utjämning" av vissa samhällen för att lösa andra problem. Som fallstudie visar vi hur datalingvistikgemenskapen och dess underfält har förändrats under åren med avseende på deras foci, metoder som används och domänproblem. Vi visar till exempel att en del av talmärkning och tolkning i allt högre grad har använts som verktyg för att lösa problem på andra områden. Vi observerar också att taligenkänning och sannolikhetsteori har haft störst inflytande.
Till exempel föreslog REF att fokus, teknik och domän skulle anges i vetenskapliga publikationer.
Analyzing the Dynamics of Research by Extracting Key Aspects of Scientific Papers
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}