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平台注册送38元体验金2018年国际顶尖学术会议上颁发的机械进修和

【论文时间: 2019-01-16 21:39

  澳门游戏官网剑桥大学数据科学家Marek Rei正在小我博客上发布了2018年国际顶尖学术会议上颁发的机械进修和NLP相关论文的数据统计。数据显示,无论是顶会论文颁发数量仍是会议出席人数,都表白AI范畴仍处于快速的增加期,“AI严冬”并未到来。

  近日,剑桥大学数据科学家Marek Rei正在小我博客上更新了2018年国际顶尖学术会议上颁发的机械进修和NLP相关论文的数据统计。

  虽然2018年“AI严冬”的不停于耳,但Marek Rei的这份数据显示,客岁正在AI相关范畴,无论是顶会论文颁发数量仍是会议出席人数,都表白AI范畴仍处于快速的增加期,2018年的统计数据打破了此前的多项记载。

  最值得留意的是,本年的NeurIPS会议的门票正在开票后仅11分38秒即告售罄,堪比春运火车票,令无数预备参会或围不雅大牛的热心不雅众唏嘘不已。

  本文供给了关于这些统计数字的更精细的分类数据消息,一路来看看哪些做者和机构正在特定的学术会议上颁发的论文数最多。

  上述会议/期刊根基涵盖了全球最出名、级别最高的机械进修天然言语言语手艺出处。取2017年的数据比拟去掉了SemEval,由于该会议次要关心共享做者的论文,本次统计也没有将合做的数据收录正在其他会议中。

  本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)客岁进行了改名,但为了连结分歧性,正在之前年份的数据内容中一律同一利用新名称。

  统计数据的抓取和阐发是通过一系列脚本从动完成的,多年来,这些从动脚本一曲正在不竭改良。论文列表是通过正在线法式抓取的,凡是也附带有做者消息。组织机构名称需要间接从PDF中提取,这可能会导致一些错误。为此我曾经采纳各类方式来检测和映照分歧类型的机构名,来尽量避免这些错误。

  这篇文章沉点引见了近年来颁发论文数量最多的做者和机构,但这里要指出,不克不及将颁发论文的数量做为研究范畴中一味逃求或励的方针,并且论文数量的快速增加,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,要比颁发10篇很快就被人遗忘的论文更了不得。此文的目标是为了给相关范畴的人员供给一个更广的视角,也可能为心怀优良创意的新研究人员供给一些灵感。

  关心每位做者正在分歧年份颁发的论文数量,按照两年为单元,Chris Dyer仍然显得桂林一枝,Yue Zhang和 Ming Zhou紧随其后。

  先来看看2012-2018年间统计收录的会议上的会论说文。大大都机械进修会议上颁发的论文数量都呈现持续增加态势,此中颁发正在AAAI和NeurIPS上的论文跨越1000篇。 EMNLP和NAACL也逐年连立异高。ACL和COLING则变化不是很大。 EACL本年休会,TACL和CL的论文数量多年来连结相对平稳。

  接下来,看看2018年正在这些会议上颁发过论文的做者环境。有三位研究人员别离颁发了22篇论文,论文数量排名并列第一,别离是:周明(微软),格雷厄姆纽比格(卡内基梅隆大学)和谢尔盖莱文(大学伯克利分校) 。紧随其后的是张潼(曾供职腾讯AI,比来去职),孙茂松(大学)和Iryna Gurevych(达姆施塔奸细业大学)。

  再来看看2012-2018之间的颁发论文总数,Chris Dyer(DeepMind)以97篇排名榜首。紧随其后的是周明(微软)、Yoshua Bengio(大学),张岳(西湖大学)和Noah A.Smith(大学)。大大都做者较着更倾向于正在天然言语处置或机械进修的焦点会议,Percy Liang可能是个破例,正在期刊和会议上颁发的论文数量根基差不多。

  还能够查看分歧年份每位做者的论文数量。能够看到,Chris Dyer正在2015-2016年间颁发的论文数量增加惊人。

  接下来是关于论文第一做者的统计数据。论文的第一做者凡是是那些现实操做、尝试并撰写论文的大部门内容的人,是反映做者对论文贡献度的主要目标之一。

  正在这项统计中,位列榜首的是Yi Tay(南洋理工大学),他是一名三年级博士生,正在2018年的学术会议上表了10篇一做论文,令人印象深刻。第二名为朱泽园(Zeyuan Allen-Zhu),客岁表6篇一做论文。排正在之后的别离是Mikel Artetxe,Jiatao Gu(大学),Dinghan Shen(杜克大学)和Nathan Kallus(康奈尔大学)客岁表5篇一做论文。

  再来看看颁发论文总数,李纪为(喷鼻侬科技)颁发了 22 篇一做论文。其后是朱泽园(微软)、Young-Bum Kim(亚马逊)、Ryan Cotterell(剑桥大学)和 Ivan Vulić(剑桥大学)。

  接下来是企业和研究机构颁发论文的统计数据。取前两年一样,CMU正在2018年发文数仍然位居第一,天然言语处置和机械进修从题之间的论文数量差距相对平均。从企业方面来看,谷歌和微软仍然是行业的带领者,大学、斯坦福大学、大学、麻省理工学院和大学伯克利分校都位列机构之列。

  从2012年至2018年的整个时段来看,排名现实上没有太多变化。CMU仍然处高居第一,微软和谷歌得而排名则换了个。普林斯顿大学、INRIA和杜克大学似乎专注于机械进修范畴,几乎没有正在NLP范畴颁发文章。比拟之下,大学、中科院和大学似乎更注沉NLP标的目的,没有正在NeurIPS /ICML上颁发什么文章。

  从时间分布来看,CMU正在过去几年内一曲连结高产,而且仍正在继续增加。谷歌和微软一曲正在抢夺企业界的榜首,但目前谷歌似乎取得了领先地位。、北大等中国大学目前的论文颁发数量正正在迅猛上涨。

  最初是关于论文做者和组织机构颁发论文从题的一些分类。我收集了取指定做者/组织机构相关的所有论文,全数小写处置,加上标识表记标帜,然后传送给LDA,再用t-SNE进行可视化,显示出了他们的论文内容取图中其他人内容的类似关系。成果如下:


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