研究人员开发了一个框架，用于分析自然语言处理（NLP）研究论文中提及算法的原因。该框架使用机器学习来识别算法提及并对其目的进行分类，例如描述、使用、比较或改进方法。研究发现，直接使用是在NLP论文中提及算法的最常见动机，而改进是最不常见的。随着时间的推移，算法的使用比描述更为普遍，与单个算法相关的动机多样性有所下降。 AI
影响 提供了一种理解算法在科学文献中作用和演变的新方法，可能有助于评估算法的影响。
排序理由 学术论文，详细介绍了一个用于分析研究论文中算法提及的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2606.29859v1 Announce Type: cross Abstract: With the rise of data-intensive science, algorithms have become central to scientific research. In academic papers, algorithms are mentioned for different purposes, such as describing, using, comparing, or improving methods for sp…
With the rise of data-intensive science, algorithms have become central to scientific research. In academic papers, algorithms are mentioned for different purposes, such as describing, using, comparing, or improving methods for specific research tasks. Identifying these purposes …