Innovation and word usage patterns in machine learning

Abstract

Neste estudo, investigamos o cenário dinâmico da evolução da pesquisa em aprendizado de máquina. Inicialmente, por meio do uso da alocação de Dirichlet latente, determinamos temas essenciais e conceitos fundamentais que surgiram no âmbito do aprendizado de máquina. Em seguida, realizamos uma análise abrangente para rastrear as trajetórias evolutivas desses temas identificados. Para quantificar a novidade e a divergência das contribuições de pesquisa, usamos a métrica de Divergência de Kullback-Leibler. Essa medida estatística serve como um indicador de “surpresa", indicando a extensão da diferenciação entre o conteúdo dos artigos acadêmicos e os desenvolvimentos subsequentes na pesquisa. Também analisamos as funções de pesquisadores proeminentes e a importância dos locais acadêmicos (periódicos e conferências) no campo da aprendizagem automática.