言語処理学会を外部から調査するための

深層学習の出現により様々な医療AIアプリケーションの研究開発が可能となった。初期の医療AIアプリケーションは、画像AI技術が中心であったため、CVPR（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition）などの画像AI学会の論文を網羅的に学習し、知識を共有してきた。しかしChatGPTに代表される大規模言語モデルや基盤モデルの出現に伴い画像AI技術に閉じた学習では足りなくなり、言語処理学会などで扱われている言語AIの知識が必要となった。我々は言語処理学会に入会し、学会に現地参加し、公開された予稿を元に勉強会を開催した。画像AI研究と同様の手法で調査が可能かと思われたが、言語処理知識の不足に起因する様々な問題に遭遇した。本質的には我々の知識不足に起因する問題であるが、「知識が少ないドメイン外研究者による、学会の網羅的調査」という新しいタスクの定式化研究とみなせるのではないかと考え、自らの知識不足を前向きにとらえることにした。ブレイクスルーとなったのは、発表論文すべての共著関係のネットワーク地図を創ったことである。これによって以下の3種類の問題がある程度解決された（図１）。(A)直接共著関係を利用した研究グループ検出(B)共著距離の近さを利用した研究グループ検出(C)研究グループ周囲の検索漏れ論文検出まだまだ課題が山積しているが、本報告では共著ネットワークの作成過程や有用性などの研究結果を報告する。.