倫敦帝國理工學(xué)院機器學(xué)習(xí)和自然語言處理著名學(xué)者Marek Rei 教授從2016年起，每年都會對ML&NLP相關(guān)的會議論文進行統(tǒng)計和分析，并一年一度發(fā)表分析結(jié)果，目前已成為該領(lǐng)域權(quán)威性的報告內(nèi)容。
近期，Marek Rei 再次發(fā)布2019年度機器學(xué)習(xí)和自然語言處理（ML&NLP）領(lǐng)域的年度統(tǒng)計。從其分析中，我們可以清晰地看到在ML&NLP領(lǐng)域到底哪家單位最狂（非谷歌莫屬），哪些單位實例雄厚，哪位學(xué)者研究突飛猛進，以及中美之間實力差距如何巨大。
幾乎所有的會議都在2019年破了紀(jì)錄，尤其是NeurIPS，曾指數(shù)上升趨勢，根據(jù)數(shù)據(jù)顯示其規(guī)模是最大的，而且領(lǐng)先AAAI接近300篇論文。當(dāng)然，由于COLING和EACL在2019年沒有舉辦，所以沒有統(tǒng)計其數(shù)據(jù)。
其中谷歌順利占據(jù)了領(lǐng)先地位，在各個領(lǐng)域都發(fā)表了大量的論文。例如，在 ICML 上，谷歌發(fā)表的論文數(shù)量是緊隨其后的MIT 的兩倍有余。
值得一提的是，Marek 之前幾年的統(tǒng)計中曾將DeepMind的論文也囊括在谷歌發(fā)表的論文之中，而在這一次則將DeepMind 的論文發(fā)表情況單獨列出。微軟和 CMU 也發(fā)表了大量的研究成果，在所有會議上發(fā)表的論文數(shù)總量分別排在第二、第三。
而清華大學(xué)、北京大學(xué)，則是中國進入各大會議論文數(shù)總量前十的兩所高校，分別排在第七、第九，這也說明了近年來中國高校在學(xué)術(shù)論文上的影響力日益攀升。
雖然在2019年由谷歌占據(jù)主導(dǎo)地位，然而CMU 和微軟在 2012年至2019年整場“馬拉松式”的拉鋸戰(zhàn)中遙遙領(lǐng)先。
并且值得一提的是，CMU 和微軟在 2012年至2019年的論文發(fā)表數(shù)量完全相同，都為 1215篇論文。排在兩者其后的，是谷歌、斯坦福大學(xué)、MIT、IBM、伯克利大學(xué)、清華大學(xué)和北京大學(xué)。
如果我們再看下時間分段數(shù)據(jù)，我們會發(fā)現(xiàn)谷歌上升勢頭迅猛。雖然在 2012年至2016年，谷歌發(fā)表的論文總數(shù)要比CMU和微軟的少得多，但是從2018年開始，它的論文發(fā)表數(shù)就開始遠超包括CMU和微軟在內(nèi)的其他所有機構(gòu)。
其中，中國機構(gòu)表現(xiàn)最突出的清華大學(xué)，雖然論文發(fā)表數(shù)量在前幾年中都一直較大地落后于國外機構(gòu)，但在所有機構(gòu)總體上升的趨勢下，以高于平均上升趨勢的幅度，終于在2019年拿下第七的排名，實屬不易！
其他比較高產(chǎn)的作者分別是：卡內(nèi)基·梅隆的Neubig、蒙特利爾的Yoshua Bengio。清華大學(xué)的劉知遠副教授以25篇排名第四（華人第一），其次是微軟亞研院秦濤研究員（24篇）以及其同事劉鐵巖（23篇）。
此外，北大的孫栩、加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校的王威廉、騰訊AI Lab的Shuming Shi也不分上下，分別發(fā)表了21、21、20篇論文，排名前十以內(nèi)。
我們還注意到統(tǒng)計中包括了西湖大學(xué)的張岳（18篇）、微軟的高劍峰（18篇）、Caiming Xiong（18篇）、哈工大劉挺（17篇）、北大趙東巖（18篇）等。
位列第三的微軟周明，第四的西湖大學(xué)張岳、華盛頓大學(xué)的Noah A. Smith以及位列第六的哈爾濱工業(yè)大學(xué)的劉挺有超過90篇論文產(chǎn)出。
這里需要強調(diào)，由于中國學(xué)者英文重名現(xiàn)象比較嚴重，為了統(tǒng)計方便，列表中刪除了Yang Liu這一作者，因為有多人用此名字對論文署名，導(dǎo)致難以分辨。這導(dǎo)致清華大學(xué)計算機系的劉洋教授沒有被統(tǒng)計排名。
另外，值得注意的是西湖大學(xué)張岳的論文發(fā)表在2015、2016年達到最高產(chǎn)，劉挺則是在2014年發(fā)表最多。
論文的第一作者通常是論文初稿的寫作人，實驗設(shè)計的主要參與者以及實驗的主要執(zhí)行者。一般能夠在第一作者署名意味著在論文里面的貢獻比較大。下面讓我們看看論文第一作者的情況。
Gabriele Farina 是卡內(nèi)基梅隴四年級的博士生，他以第一作者的身份發(fā)表論文6篇，其中有3篇被NeurIPS收錄。
其中清華大學(xué)的武楚涵三篇文章發(fā)在了EMNLP上，北京大學(xué)的楊鵬程有五篇文章發(fā)表在了ACL上面。
分析2019年各國家和地區(qū)的論文發(fā)表數(shù)量，這還是首次。不可否認地，下面這張統(tǒng)計圖展示了美國在 AI 領(lǐng)域“力壓群山”的主導(dǎo)地位，不過中國、英國、德國和加拿大在該領(lǐng)域所發(fā)揮的影響力也不容小覷。
單獨從各大會議會議上來看，中國在 AAAI 上的論文發(fā)表數(shù)量甚至與美國持平，可見中國研究者在 AAAI 上扮演著舉足輕重的角色。
另外中國在NeurIPS、EMNLP、ACL 等會議上的表現(xiàn)也非常出色，雖然可能不及在 AI 領(lǐng)域本就擁有先天優(yōu)勢的美國，但是遙遙領(lǐng)先于其他國家和地區(qū)。
下圖展示了2012年至2019年各國家和地區(qū)的論文發(fā)表總數(shù)，整體排名和差距情況與2019年各國家和地區(qū)的發(fā)表論文數(shù)量差不多。
這些年來，美國的論文發(fā)表數(shù)量都一直遠超其他國家和地區(qū)，并且現(xiàn)在還在加速拉大這一差距。而中國則在拼盡全力與美國匹敵，如今也以不斷增大的幅度領(lǐng)先于美國以外的其他國家和地區(qū)。而英國雖然在論文發(fā)表數(shù)量以及增長幅度上不及美國和中國，也還是牢牢鎖住了第三的位置。
由于美國2019年的論文發(fā)表數(shù)量在所有國家和地區(qū)中占據(jù)了遙遙領(lǐng)先的主導(dǎo)地位，因而以下這張美國2019年論文發(fā)表數(shù)量統(tǒng)計圖整體情況與各大機構(gòu)2019年論文發(fā)表數(shù)量統(tǒng)計圖差不多，谷歌依舊遙遙領(lǐng)先，而微軟和CMU 依舊排在第二、第三。
清華大學(xué)和北京大學(xué)分別鎖住了第一、第二的寶座，二者在國際舞臺上的表現(xiàn)同樣不菲，是中國進入全球各機構(gòu)論文發(fā)表排行榜前十僅有的兩所高校，近年來對于 AI 領(lǐng)域的整體發(fā)展做出了較大的貢獻和推動作用。
中國科學(xué)院大學(xué)、中國科學(xué)院、南京大學(xué)是論文發(fā)表數(shù)量排在第三至第五的高校，三所高校在 中國乃至全球 AI 領(lǐng)域扮演的角色同樣出類拔萃，不僅有該領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物坐鎮(zhèn)，如周志華等，還有為 AI 領(lǐng)域培養(yǎng)了一大批人才，如中科院計算所等機構(gòu)。
而企業(yè)同樣是中國論文發(fā)表的一只輔助力量，其中百度、阿里巴巴是其中表現(xiàn)比較出色的企業(yè)，分別成立了科研性的實驗室，近年來也發(fā)表了大量的科研論文。
在英國，谷歌麾下的DeepMind 遙遙領(lǐng)先，其后是劍橋大學(xué)、牛津大學(xué)、愛丁堡大學(xué)、倫敦大學(xué)學(xué)院、帝國理工大學(xué)和阿蘭圖靈機構(gòu)。
值得注意的是，阿蘭圖靈機構(gòu)由劍橋、牛津、愛丁堡、華威和倫敦大學(xué)學(xué)院五所大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)，所有該機構(gòu)的論文發(fā)表數(shù)據(jù)與其他幾所大學(xué)有一定交叉，因此具體數(shù)據(jù)比較模糊。論文發(fā)表數(shù)量排在前七的機構(gòu)中，劍橋大學(xué)和愛丁堡大學(xué)主要聚焦于 NLP 領(lǐng)域，而其他機構(gòu)則主要專注于 ML 領(lǐng)域。
在德國，達姆施塔特工業(yè)大學(xué)是論文發(fā)表數(shù)量最多的機構(gòu)，尤其是在 NLP 領(lǐng)域，論文發(fā)表數(shù)量占德國論文發(fā)表總數(shù)的 2/3。羅伯特·博世有限公司總體論文發(fā)表數(shù)量排在第二，但 ML 領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量卻是德國機構(gòu)中最多的。
隨后是薩爾大學(xué)、慕尼黑大學(xué)、圖賓根大學(xué)、慕尼黑工業(yè)大學(xué)、馬克斯普朗克智能系統(tǒng)研究所，分別排在第三至第第七的位置。
在加拿大，多倫多大學(xué)的論文發(fā)表數(shù)量是各機構(gòu)中最出類拔萃的，排在第一，隨后是蒙特利爾大學(xué)、Vector 人工智能研究院，分別排第二、第三。
滑鐵盧大學(xué)是聚焦于 NLP 領(lǐng)域研究的唯一一所機構(gòu)，而其他機構(gòu)的論文大多數(shù)都發(fā)表在 ML 的相關(guān)會議上。
首先是機構(gòu)之間的相似性，從下圖可以看出，來自中國的大學(xué)主要集中在圖的上部分，美國大學(xué)主要在圖的右側(cè)，歐洲則在左側(cè)，企業(yè)在中間。因此可以看出研究課題即是非常具有區(qū)域性的，高校之間的相互合作受地域影響很大，而企業(yè)則相對就比較靈活。
相似性也可以應(yīng)用到作者的分析上，下圖的緊密度反映了研究者之間研究課題的相似性和合作頻率。從圖中可以看出秦濤（Tao Qin）和劉鐵巖（Tie-Yan Liu）很近，這很容易理解，他們都在微軟亞洲研究院工作。
也可以將相似性分析應(yīng)用到國家和地區(qū)。不過鑒于每個國家都會有許多不同的主題，下面這個圖可能更能代表它們的合作頻率。中國居于右下角，距離較近的是新加坡、澳大利亞、日本等，但距離其他國家和地區(qū)就比較遠了，例如與臺灣、韓國、法國等的合作就不是很緊密。而美國和英國在國際合作上相對比較多元化。