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机器学习和NLP顶会论文大王:周明、张潼、孙茂松等上榜

时间: 2019-01-11 13:14 作者:搜索 来源:互联网 点击:

  【新智元导读】剑桥大学数据科学家Marek Rei在个人博客上发布了2018年国际顶尖学术会议上发表的机器学习和NLP相关论文的数据统计。数据显示,无论是顶会论文发表数量还是会议出席人数,都表明AI领域仍处于快速的增长期,“AI寒冬”并未到来。

  2018年已过经去,各类盘点还在继续。

  近日,剑桥大学数据科学家Marek Rei在个人博客上更新了2018年国际顶尖学术会议上发表的机器学习和NLP相关论文的数据统计。

  虽然2018年“AI寒冬”的警告不绝于耳,但Marek Rei的这份数据显示,去年在AI相关领域,无论是顶会论文发表数量还是会议出席人数,都表明AI领域仍处于快速的增长期,2018年的统计数据打破了此前的多项纪录。

  最值得注意的是,今年的NeurIPS会议的门票在开票后仅11分38秒即告售罄,堪比春运火车票,令无数准备参会或围观大牛的热心观众唏嘘不已。

  本文提供了关于这些统计数字的更精细的分类数据信息,一起来看看哪些作者和机构在特定的学术会议上发表的论文数最多。

  今年的统计信息中涵盖了下列会议/期刊:

  ACL、EMNLP、NAACL、EACL、COLING、TACL、CL,CoNLL、NeurIPS、ICML、ICLR和AAAI。

  上述会议/期刊基本涵盖了全球最知名、级别最高的机器学习自然语言语言技术成果出处。与2017年的数据相比去掉了SemEval,因为该会议主要关注共享作者的论文,本次统计也没有将合作成果的数据收录在其他会议中。

  今年的统计数据中新收录了AAAI,这是一个规模较大的会议,之前的统计中未收录。 NeurIPS(前NIPS)去年进行了更名,但为了保持一致性,在之前年份的数据内容中一律统一使用新名称。

  统计数据的抓取和分析是通过一系列脚本自动完成的,多年来,这些自动脚本一直在不断改进。论文列表是通过在线程序抓取的,通常也附带有作者信息。组织机构名称需要直接从PDF中提取,这可能会导致一些错误。为此我已经采取各种方法来检测和映射不同类型的机构名,来尽量避免这些错误。

  这篇文章重点介绍了近年来发表论文数量最多的作者和机构,但这里要指出,不能将发表论文的数量作为研究领域中一味追求或奖励的目标,而且论文数量的快速增长,并不代表研究质量的快速提高。

  写出一篇具有开创性意义的论文,要比发表10篇很快就被人遗忘的论文更了不起。此文的目的是为了给相关领域的人员提供一个更广的视角,也可能为心怀优秀创意的新研究人员提供一些灵感。

  关注每位作者在不同年份发表的论文数量,按照两年为单位,Chris Dyer仍然显得一枝独秀,Yue Zhang和 Ming Zhou紧随其后。

  2012-2018年全球会议/期刊论文数量变化情况

  先来看看2012-2018年间统计收录的会议上的会议论文。大多数机器学习会议上发表的论文数量都呈现持续增长态势,其中发表在AAAI和NeurIPS上的论文超过1000篇。 EMNLP和NAACL也逐年连创新高。ACL和COLING则变化不是很大。 EACL今年休会,TACL和CL的论文数量多年来保持相对平稳。

  作者情况统计

  接下来,看看2018年在这些会议上发表过论文的作者情况。有三位研究人员分别发表了22篇论文,论文数量排名并列第一,分别是:周明(微软),格雷厄姆·纽比格(卡内基梅隆大学)和谢尔盖·莱文(加州大学伯克利分校) 。紧随其后的是张潼(曾供职腾讯AI,最近离职),孙茂松(清华大学)和Iryna Gurevych(达姆施塔特工业大学)。

(责任编辑:东方)

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