Caracterización del sector de Tecnologías del Lenguaje mediante modelado de tópicos y análisis de grafos: Visión general de la participación española

  1. Pérez-Fernández, David
  2. Arenas-García, Jerónimo
  3. Samy, Doaa
Revista:
Procesamiento del lenguaje natural

ISSN: 1135-5948

Año de publicación: 2019

Número: 63

Páginas: 129-136

Tipo: Artículo

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openRUA editor

Otras publicaciones en: Procesamiento del lenguaje natural

Resumen

El presente trabajo aplica herramientas de modelado de tópicos y análisis de grafos para caracterizar el sector de Tecnologías del Lenguaje (TL) en España. Para ello, se estudian el repositorio de ACL Anthology. Este análisis tiene en cuenta los datos estructurados y no-estructurados en dichas fuentes con el fin de retratar el panorama actual en términos de temáticas subyacentes y su evolución en los últimos años en comparación con la comunidad internacional. Los resultados se presentan mediante una visualización interactiva que permite navegar en el espacio de TL en el intervalo temporal 1983-2018.

€ Ver financiación

Información de financiación

This work has been carried out in the frame-work of the Spanish State Plan for Natural Language Technologies. The work of J. Arenas-Garćıa has also been partly funded by MINECO projects TEC2014-52289-R and TEC2017-83838-R.

Financiadores

Referencias bibliográficas

  • Badenes-Olmedo, C., J. L. Redondo-Garcia, and O. Corcho. 2017. Distributing text mining tasks with librAIry. In Proc. 2017 ACM Symposium on Document Engineering, DocEng ’17, pages 63–66. ACM.
  • Bastian, M., S. Heymann, and M. Jacomy. 2009. Gephi: An open source software for exploring and manipulating networks.
  • Bird, S., R. Dale, B. J. Dorr, B. R. Gibson, M. T. Joseph, M.-Y. Kan, D. Lee, B. Powley, D. R. Radev, and Y. F. Tan. 2008. The ACL anthology reference corpus: A reference dataset for bibliographic research in computational linguistics. In Proc. LREC.
  • Blei, D. M., A. Y. N, and M. I. Jordan. 2003. Latent dirichlet allocation. In Proc. NIPS.
  • Blondel, V. D., J.-L. Guillaume, R. Lambiotte, and E. Lefebvre. 2008. Fast unfolding of communities in large networks. Journal of statistical mechanics: theory and experiment, 2008(10).
  • Clauset, A., M. Newman, and C. Moore. 2004. Finding community structure in very large networks. Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics.
  • Gábor, K., H. Zargayouna, D. Buscaldi, I. Tellier, and T. Charnois. 2016. Semantic annotation of the ACL anthology corpus for the automatic analysis of scientific literature. In Proc. LREC.
  • Hall, D. L. W., D. Jurafsky, and C. D. Manning. 2008. Studying the history of ideas using topic models. In EMNLP.
  • Jin, Y., M.-Y. Kan, J.-P. Ng, and X. He. 2013. Mining scientific terms and their definitions: A study of the ACL anthology. In Proc. 2013 Conf. Empirical Methods in Natural Language Processing.
  • Langhe, R. D. 2016. Towards the discovery of scientific revolutions in scientometric data. Scientometrics, 110:505–519.
  • McCallum, A. K. 2002. Mallet: A machine learning for language toolkit.
  • Schäfer, U., B. Kiefer, C. Spurk, J. Steffen, and R. Wang. 2011. The ACL Anthology Searchbench. In Proc. ACL.
  • Schäfer, U., C. Spurk, and J. Steffen. 2012. A fully coreference-annotated corpus of scholarly papers from the ACL anthology. In Proc. COLING.
  • Serenko, A., N. Bontis, L. D. Booker, K. W. Sadeddin, and T. Hardie. 2010. A scientometric analysis of knowledge management and intellectual capital academic literature (1994-2008). J. Knowledge Management, 14:3–23.
  • Vogel, A. and D. Jurafsky. 2012. He said, she said: Gender in the ACL anthology. In Proc. ACL-2012 Special Workshop on Rediscovering 50 Years of Discoveries.
  • Xu, H., Z.-H. Yue, C. C. Wang, K. Dong, H. Pang, and Z. Han. 2017. Multi-source data fusion study in scientometrics. Scientometrics, 111:773–792.
Fuente de los datos: Dialnet