2010年から2026年にかけてのNLP研究を分析した研究によると、大規模言語モデルの進展によりNLPと一般的な機械学習の境界が曖昧になるにつれて、学問分野の重心が移動していることが明らかになった。

  • 確立された著者は主要なACLメインカンファレンストラックでのシェアが19.2ポイント減少した一方で、新しいFindingsトラックでは14.8ポイント増加し、一般的なML会場は8.6ポイント上昇した。
  • 少なくとも3本の第一著者NLP論文でデビューした新規著者の中で、ACL会場を中心に発表する割合は2019年の84%から2024年には74%に低下した。
  • 一般的なML会場を中心に発表する新規著者の割合は5%から21%に上昇し、因果推論によりこれらの会場が引用数の顕著なプレミアムをもたらすことが示され、これが選択に影響を与えている。