本調査では自然言語処理分野の研究動向の定量的な把握のため、言語処理学会年次大会の29年分の論文に対してテキスト分析を行った。先行事例では単語の集計が主だったが、本調査では係り受け表現の抽出やカテゴリ情報の付与を行うことでより実践的な情報の獲得を試みた。機関毎の発表傾向や共起分析による共著関係の可視化、研究分野やテキスト種別毎の論文数等についての分析を行い、定量的に知見を得ることを目指した。

テキスト分析は、テキストデータから洞察を引き出す重要な手段である。新しい知見を得るだけではなく、定量的な結果を持って自分の感覚と比較したり、他者に共有できる情報として切り出す方法として有効である。テキスト分析の対象のデータのドメインの1つに「学術文献」がある。テキスト分析を行うことで、研究分野の傾向を定量的に把握したり、重要な文献の絞り込みを効率的に行ったりすることが可能になる。近年、自然言語処理分野の発展は著しく、その流れを捉えるために言語処理学会の論文を分析することは有用である。言語処理学会の論文を分析した事例として[1][2]がある。[1]では、論文誌と年次大会のタイトルと書誌情報の10年分が分析対象である。テキスト分析として、タイトルをChasenで形態素解析した結果を集計している。また、双対尺度法で所属機関と分野の関係図を作成している。[2]では、年次大会のタイトル・イントロダクション・本文と書誌情報の19年分が分析対象である。IBMContentAnalyticswithEnterpriseSearchを使用しており、タイトルとイントロダクションから年毎の頻度上位語の抽出を行っている。また、受賞論文に相関の高い表現の抽出、増加傾向、数量の年別傾向等の分析を行っている。言語処理学会の論文を活用した事例として、NLPCorpusSearchEngine(NaCSE)[3]が存在し、指定したキーワードを含む論文を検索でき、年度毎の頻度を確認することができる。他の学会の論文を分析した例として[4]がある。日本建築学会の情報・システム・利用・技術シンポジウムの論文集のタイトルを対象として、KHCoderを用いて頻度上位単語の抽出や、期間毎の共起ネットワーク図の可視化を行っている。関連事例として、自然言語処理のトップカンファレンスの論文を集計しているウェブサイト[5]では、所属機関ごとの論文数が確認できる。本調査では、言語処理学会29年分の年次大会のタイトルと書誌情報(出版年・機関)からテキスト分析を行う。先行事例では書誌情報や単語レベルの分析に留まっていた。本調査では係り受け情報を活用し、より文脈を考慮した実践的な情報を得たり、ルールベースを用いてカテゴリ情報を付与し研究分野やテキスト種別等の解釈しやすい単位で分析を実施する。また、共起を用いて共同研究の概観を把握することを目指す。