arXiv 於 2026 年 10 月 21 日（週三 18:11:51 UTC）收錄了一篇新論文《Measuring Research Progress and Linguistic Inclusion in Low-Resource Languages》（測量低資源語言的研究進展與語言包容性），提交類別為計算與語言（cs.CL），編號 arXiv:2610.30296v1，全文約 5,287 KB。論文由 Atnafu Lambebo Tonja 領銜，共 9 位作者。研究聚焦一個長期被討論卻缺少系統量化的問題：大語言模型（LLM）雖然加速了低資源與多語言自然語言處理研究，但這種增長是否真正推動了公平、包容的語言技術版圖，此前並未被系統描繪。
作者分析了 2020 年至 2025 年間發表的 1,158 篇同行評審開放獲取論文，考察研究對低資源語言（LRL）的關注程度，以及語言與説話人口層面的代表性分佈。為超越單純的論文計數來評估語言包容性，研究團隊提出了“語言包容性框架”（Linguistic Inclusion Framework，LIF），從四個維度進行多維測量：研究增長（research growth）、代表性擴展（representation expansion）、代表性連續性（representation continuity）與分佈公平性（distributional equity）。
結果顯示一面是快速增長：年度論文數量從 52 篇增至 415 篇，在 ACL Anthology 中的發表份額增長了 5.4 倍。但另一面是結構性失衡：這一增長主要集中於已有代表性的語言，而非擴大對代表性不足語言的覆蓋。進一步分析表明，所分析低資源語言中，亞洲語言的使用者佔 64.1%，但只獲得 46.7% 的語言代表性份額，僅為其按比例應得份額的 0.7 倍；相比之下，歐洲語言獲得的代表性份額是其按比例應得份額的 5.3 倍。在國家層面，撒哈拉以南非洲和東南亞等語言多樣性極高的地區語言覆蓋率最低。將 LIF 應用於大洲層面後，研究發現沒有任何一個地區在全部四個維度上都表現良好。
論文的核心結論是：研究增長本身並不是衡量語言技術邁向公平與包容的可靠指標。這一結論對當前以論文數量、基準覆蓋為進度信號的評價方式提出了直接質疑。作者同時註明，將在研究用途下公開全部收集與標註的數據，便於後續復現與擴展。該論文以 arXiv-issued DOI 方式通過 DataCite 發佈（註冊待完成），除 PDF 外還提供實驗性 HTML 版本與 TeX 源碼，並附有音頻摘要、參考文獻與引用工具等附加功能。