公会計の領域は、財務会計・管理会計・行政管理・
経済学・政治学というような複数の観点が交錯する
学際的領域のため、従来のレビュー手法では
著者の持つバイアスを小さくしながら全体像や
主要なトピックを把握することが困難だったそうです。
横浜市立大学、同志社大学の研究グループは、
2つのリサーチクエスチョンを設定した上で、
1980～2019年の公会計研究論文306本分の
フルテキストを対象に大規模言語モデルBERTを用いて、
トピックモデリング手法を用いたトピック分類を実施。
詳しくはリンク記事でご確認ください。
大規模言語モデルで公会計研究の軌跡を追跡 ～40年分の文献をAI解析 | YCU Research Portal
横浜市立大学は、大規模言語モデルBERTを用いて、1980～2019年の公会計研究（PSAR）論文306本分のフルテキストを対象として、トピックモデリング手法（BER Topic）を適用し、主要なトピックを抽出しました。従来のLDAではなく、BERTを使ったことで、より文脈に応じた分類が可能となりました。
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