Akademiskt samarbete har ofta legat i framkant när det gäller vetenskapliga framsteg, oavsett om det gäller framstående etablerade forskare eller mellan studenter och rådgivare. Vi föreslår en teori om de olika typerna av akademiskt samarbete och använder ämnesmodeller för att beräkna dessa i Computational Linguistics litteratur. En uppsättning författarspecifika ämnen inlärs över ACL corpus, som sträcker sig från 1965 till 2009. Modellerna utbildas per år, där endast artiklar som publicerats fram till ett visst år används för att lära sig årets författares ämnen. För att bestämma de samverkande egenskaperna hos papper använder vi, som ett mått, en funktion av cosinuslikviditetspoängen mellan ett pappers termvektor och varje författares ämnessignatur under året före tidningens publicering. Vi tillämpar detta mått för att undersöka frågor om karaktären av samarbeten inom Computational Linguistics forskning, att det finns betydande variationer i hur människor samarbetar inom olika delområden.
REF använder per-författare ämnesmodeller för att bedöma typen av samarbete i en viss artikel (t.ex. lärlingsutbildning eller synergi).
A Study of Academic Collaborations in Computational Linguistics using a Latent Mixture of Authors Model
{'venue': 'Proceedings of the 5th ACL-HLT Workshop on Language Technology for Cultural Heritage, Social Sciences, and Humanities', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}