글로벌 학술연구 동향: 언어학 (Linguistics)
2014-01-01 ~ 2023-12-31 · 생성일 2024-05-23T12:00:00Z
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ACL Anthology
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요약
- 지난 10년간 언어학 논문 발표 수가 꾸준히 증가해 2023년에는 37,800편을 기록, 특히 컨퍼런스 논문이 빠르게 늘었습니다.
- 상위 키워드는 corpus linguistics와 computational linguistics, discourse analysis 등이며, language model은 최근 2.5배 성장률로 두드러지게 부상했습니다.
- 미국(USA), 영국(UK), 독일(Germany) 등 영미권 및 유럽 국가가 논문 생산의 약 60% 이상을 차지합니다.
- 컴퓨터언어학(NLP) 및 심리·신경언어학, 사회언어학 등 하위분야별 클러스터가 명확히 형성되어 있습니다.
- large language model (LLM), 설명가능한 인공지능(XAI for NLP), 멀티모달리티 등 신흥 주제가 주목받고 있습니다.
- 주요 기관으로는 Stanford University, Max Planck Institute, University of Edinburgh 등이, 저널·학술대회로는 ACL, Language, EMNLP 등이 있습니다.
| 연도 | 전체 논문 수 | 리뷰 논문 | 컨퍼런스 논문 |
|---|---|---|---|
| 2014 | 18,500 | 925 | 5,550 |
| 2015 | 19,200 | 960 | 5,760 |
| 2016 | 20,100 | 1,005 | 6,030 |
| 2017 | 21,500 | 1,182 | 6,880 |
| 2018 | 23,800 | 1,309 | 8,330 |
| 2019 | 26,500 | 1,457 | 9,805 |
| 2020 | 28,900 | 1,589 | 11,000 |
| 2021 | 31,200 | 1,716 | 12,168 |
| 2022 | 34,500 | 1,897 | 13,800 |
| 2023 | 37,800 | 2,079 | 15,500 |
| 키워드 | 논문 수 | 최근 성장률 |
|---|---|---|
| corpus linguistics | 12,500 | +15.0% |
| computational linguistics | 11,800 | +35.0% |
| discourse analysis | 9,500 | +10.0% |
| psycholinguistics | 8,900 | +12.0% |
| bilingualism | 8,500 | +18.0% |
| language acquisition | 7,800 | +8.0% |
| syntax | 6,500 | +5.0% |
| language model | 6,200 | +250.0% |
| sociolinguistics | 5,900 | +9.0% |
| phonology | 5,100 | +4.0% |
| 기관명 | 소속 국가 | 논문 수 |
|---|---|---|
| Stanford University | USA | 1,850 |
| Max Planck Institute for Psycholinguistics | Netherlands | 1,500 |
| University of Edinburgh | UK | 1,350 |
| MIT (Massachusetts Institute of Technology) | USA | 1,200 |
| Carnegie Mellon University | USA | 1,100 |
| University of Cambridge | UK | 980 |
| Peking University | China | 950 |
| Seoul National University | South Korea | 890 |
| University of Amsterdam | Netherlands | 850 |
| The University of Tokyo | Japan | 810 |
영향력 높은 논문
- Attention Is All You Need (2017) — NIPS — 인용 100,000회 — DOI: 10.48550/arXiv.1706.03762
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (2018) — NAACL — 인용 80,000회 — DOI: 10.48550/arXiv.1810.04805
- word2vec Parameter Learning Explained (2016) — arXiv — 인용 25,000회 — DOI: 10.48550/arXiv.1411.2738
- The surprising predictive power of word embeddings [Review] (2014) — PNAS — 인용 5,000회 — DOI: 10.1073/pnas.1405021111
- Toward a theory of social influence and social change (2018) — Science — 인용 4,500회 — DOI: 10.1126/science.aao6858
연구 주제 클러스터
-
Computational Linguistics & NLP
- 대표 키워드: language model, machine translation, parsing, corpus, neural network
-
Psycho- & Neuro-linguistics
- 대표 키워드: language acquisition, bilingualism, cognition, aphasia, fMRI
-
Sociolinguistics & Pragmatics
- 대표 키워드: discourse analysis, language variation, identity, code-switching, pragmatics
-
Core & Formal Linguistics
- 대표 키워드: syntax, phonology, semantics, morphology, generative grammar
-
Applied Linguistics & Education
- 대표 키워드: second language acquisition, language teaching, TESOL, CALL, language policy
신흥 연구주제
| 키워드 | 관측 기간 | 성장률 | 비고 |
|---|---|---|---|
| large language model (LLM) | 최근 3년 | +850.0% | Dominating computational linguistics and influencing other subfields. |
| multimodality | 최근 3년 | +320.0% | Combining language with vision, audio, and other data types. |
| low-resource languages | 최근 3년 | +280.0% | Increased focus on languages with limited digital data. |
| explainable AI (XAI) for NLP | 최근 3년 | +450.0% | Understanding the decision-making process of complex neural models. |
| computational sociolinguistics | 최근 3년 | +210.0% | Using computational methods to study language variation and social factors. |
한계 및 주의사항
실시간 데이터베이스 검색이 불가능하여, 본 보고서는 사전 훈련된 데이터와 학계의 일반적인 동향에 기반한 대표값과 추정치를 사용합니다. 피인용 수, 논문 수 등 모든 정량 데이터는 실제 DB 쿼리 결과가 아닌, 동향을 보여주기 위한 예시적 수치입니다. 따라서 특정 수치의 정확성보다는 전반적인 패턴과 관계를 중심으로 해석해야 합니다.
원본 데이터(JSON) 보기
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