Die Forschungsrichtung zum Thema “NLP-enhanced Bibliometrie” zielt darauf ab, interdisziplinäre Forschung in den Bereichen Bibliometrie, Natural Language Processing (NLP) und Computational Linguistics zu fördern, um die Wege zu verbessern, auf denen Bibliometrie von der groß angelegten Textanalyse und Sinnextraktion von Papieren profitieren kann. Ziel solcher Forschung ist es, Einblicke in das wissenschaftliche Schreiben zu geben und neue Perspektiven auf das Verständnis sowohl der Natur von Zitaten als auch der Natur von wissenschaftlichen Arbeiten und deren internen Strukturen zu bringen. Die Möglichkeit, Metadaten durch die Volltextverarbeitung von Papieren anzureichern, bietet ein neues Untersuchungsfeld, bei dem die Hauptprobleme bei der Organisation und Struktur des Textes, der Extraktion von Informationen und deren Darstellung auf der Metadatenebene auftreten.
Neue Entwicklungen im Bereich NLP bieten methodologische Rahmen sowie Tools für die Volltextverarbeitung von Papieren, die bibliometrische Studien erleuchten können. Einige der Open Source-Tools für Textverarbeitung, die kürzlich für solche Aufgaben verwendet wurden, umfassen NLTK, Mallet, OpenNLP, CoreNLP, Gate, CiteSpace, AllenNLP und andere. Viele Datensätze sind nun frei verfügbar für die Community: z. B. PubMed OA, CiteSeerX, JSTOR, ISTEX, Microsoft Academic Graph, ACL anthology usw. Die Weiterentwicklungen in diesem Forschungsbereich erfordern die Erstellung annotierter Korpora und gemeinsamer Evaluierungsprotokolle, um den Vergleich zwischen verschiedenen Tools und Methoden zu ermöglichen. Die Entwicklung solcher Ressourcen ist ein wichtiger Schritt, um wissenschaftliche Reproduzierbarkeit zu ermöglichen.
Die sieben in diesem Forschungsthema veröffentlichten Artikel wurden alle von zwei unabhängigen Gutachtern überprüft. Die Artikel befassen sich mit verschiedenen Aspekten der bibliometrischen Forschung, von der Generosität von Abstracts über die Erkennung von Terminologie bis hin zur tiefen Referenzanalyse aus wissenschaftlichen Arbeiten. Die Verwendung von Deep Learning-Techniken und neuronalen Netzwerkmodellen zeigt einen vielversprechenden Weg für zukünftige Forschung in diesem Bereich. Verschiedene Trends und Entwicklungen in Bezug auf wissenschaftliche Publikationen, Zitate und ihre zeitliche Repräsentation werden untersucht, um einen besseren Einblick in die Dynamik der wissenschaftlichen Literatur zu gewinnen.
Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass die Veröffentlichungen in diesem Forschungsbereich dazu beitragen, den aktuellen Stand der Technik durch theoretische Entdeckungen, praktische Methoden und Technologien zur Verarbeitung wissenschaftlicher Korpora zu verbessern und neue Herausforderungen aufzuzeigen. Die Entwicklung von Deep Learning-Techniken und neuronalen Netzwerkmodellen spielt eine wichtige Rolle bei der Analyse von Zitaten und deren Kontext in der wissenschaftlichen Literatur. Die Verfügbarkeit einer wachsenden Anzahl von Datensätzen ermöglicht die Implementierung dieser Technologien für die Analyse von Zitaten. Dieser Forschungsbereich ist von großem Interesse für die Bibliometriegemeinschaft und bietet viele Möglichkeiten für zukünftige Studien und Entwicklungen.