乾明 編譯整理
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
誰是“頂會狂魔”？誰的一作最多？哪家機構發表論文最多？
2018年落下帷幕，但圍繞著AI研究實力的討論仍在繼續。
近日，劍橋大學數據科學家Marek Rei發表博文，統計了過去一年ML和NLP頂會論文情況。
涵蓋各大頂會論文數量增長趨勢、個人發表論文情況、論文第一作者情況、組織發表論文情況以及研究方向的分布等。
在論文的發表數量中，微軟的周明、CMU的Graham Neubig和加州大學伯克利分校的Sergey Levine每人發表22篇，並列第一。
各個機構的比較中，CMU高居榜首，清華北大論文數量快速增長，位居第四和第六。
Marek Rei表示，統計資訊包括12個頂會，分別是：
ACL、EMNLP、NAACL、EACL、COLING、TACL、CL，CoNLL、NeurIPS、ICML、ICLR和AAAI。
以下，是具體的統計資訊：
各大會議論文發表情況
2012年到2018年，各個頂會發表論文的數量持續增長。
AAAI和NeurIPS的論文超過1000篇；EMNLP和NAACL也創下歷史新高；ACL和COLING和以前差不多；EACL今年休會，TACL和CL多年來一直保持穩定。
論文作者統計
2018年，頂會上發表最多論文的作者是微軟的周明、CMU的Graham Neubig和加州大學伯克利分校的Sergey Levine，每人發表22篇，並列第一。
之後便是張潼（最近從騰訊AI Lab離職），21篇；清華大學孫茂松和達姆施塔特工業大學的Iryna Gurevych，每人20篇。
從2012到2018年整體情況來看，發表論文數量最多的是DeepMind的Chris Dyer，97篇。
周明緊隨其後，然後是蒙特利爾大學的Yoshua Bengio，西湖大學的張嶽，華盛頓大學的Noah A. Smith。
這些作者中，各有偏好，要麽鍾情NLP領域，要麽重點放在ML上，斯坦福大學的Percy Liang可能是個例外，兩邊都差不多。
每個作者在不同年份發表論文的情況也都有統計。Chris Dyer在2015和2016年持續霸榜，數量驚人。
論文第一作者統計
現在來看一作，上面亮相的，大多是一個研究團隊的領頭人，而只有一作，才是實際做研究、做實驗寫論文的人。
一作最多的是Yi Tay，一個三年級博士生，目前就讀於南洋理工大學，10篇一作。
其次便是微軟研究院的朱澤園，6篇一作；之後是香港大學的Mikel Artetxe、Jiatao Gu，杜克大學的Dinghan Shen和康奈爾大學的Nathan Kallus等人，每人5篇。
再看整體情況，香儂科技的李紀為發表數量最多，22篇一作，其後是朱澤園，18篇一作，再然後是亞馬遜的Young-Bum Kim，劍橋大學的Ryan Cotterell和Ivan Vuli?，每人17篇。
組織機構論文統計
在組織和機構發表的論文統計中，2018年CMU依舊蟬聯冠軍，197篇高居榜首；業界中谷歌（187篇）微軟（157篇）排在前列。
清華（131篇）、斯坦福大學（129篇）、北大（113篇）緊隨其後。
放到2012年到2018年整體中，排名變化不大。
CMU仍舊霸榜，微軟和谷歌調換了一個位置。
普林斯頓大學、法國國家資訊與自動化研究所（INRIA）和杜克大學似乎更專注機器學習領域，幾乎沒有在NLP相關的頂會上發表論文。
北大、中科院似乎更偏向NLP，沒在NeurIPS /ICML上發表什麽論文。
從趨勢來看，CMU近年來一直高產，勢頭正猛。谷歌和微軟一直在較勁，但現在好像谷歌佔了上風。清華和北大論文發表數量正在激增。
研究方向聚類統計
最後，Marek Rei對作者和組織進行了一些主題聚類。他收集了所有與特定作者/組織相關的論文，小寫處理和token化之後，用LDA處理，然後利用t-SNE可視化。得到了各個作者和機構研究方向的相似情況。
最後，附上報告的傳送門~
http://www.marekrei.com/blog/ml-and-nlp-publications-in-2018/
—完—
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