低資源言語における研究の進捗と言語的包摂性の測定
arXiv:2610.30296v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLMs）は、リソースが限られた多言語NLPに関する研究を加速させてきたが、それらが公平な環境の構築にどの程度寄与しているかについては、まだ十分に解明されていない。本研究では、2020年から2025年にかけて公開された査読付きオープンアクセス論文1,158件を分析し、リソースが限られた言語（LRLs）への研究上の注目度および言語と話者集団全体における代表性を検討した。出版数にとどまらない言語的包摂性を評価するため、本研究では言語的包摂フレームワーク（LIF）を提案する。これは、研究の成長、代表性の拡充、代表性の継続性、分布上の公平性という4つの次元で言語的包摂性を測定する多次元的な枠組みである。年間の論文数は52件から415件へと5.4倍に増加した一方で、ACLアンソロジーにおける
