谁是“顶会狂魔”？周明、张潼等上榜，清华第四，北大第六 | 2018 ML和NLP顶会论文统计出炉

乾明 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

谁是“顶会狂魔”？谁的一作最多？哪家机构发表论文最多？

2018年落下帷幕，但围绕着AI研究实力的讨论仍在继续。

近日，剑桥大学数据科学家Marek Rei发表博文，统计了过去一年ML和NLP顶会论文情况。

涵盖各大顶会论文数量增长趋势、个人发表论文情况、论文第一作者情况、组织发表论文情况以及研究方向的分布等。

在论文的发表数量中，微软的周明、CMU的Graham Neubig和加州大学伯克利分校的Sergey Levine每人发表22篇，并列第一。

各个机构的比较中，CMU高居榜首，清华北大论文数量快速增长，位居第四和第六。

Marek Rei表示，统计信息包括12个顶会，分别是：

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

以下，是具体的统计信息：

各大会议论文发表情况

2012年到2018年，各个顶会发表论文的数量持续增长。

AAAI和NeurIPS的论文超过1000篇；EMNLP和NAACL也创下历史新高；ACL和COLING和以前差不多；EACL今年休会，TACL和CL多年来一直保持稳定。

论文作者统计

2018年，顶会上发表最多论文的作者是微软的周明、CMU的Graham Neubig和加州大学伯克利分校的Sergey Levine，每人发表22篇，并列第一。

之后便是张潼（最近从腾讯AI Lab离职），21篇；清华大学孙茂松和达姆施塔特工业大学的Iryna Gurevych，每人20篇。

从2012到2018年整体情况来看，发表论文数量最多的是DeepMind的Chris Dyer，97篇。

周明紧随其后，然后是蒙特利尔大学的Yoshua Bengio，西湖大学的张岳，华盛顿大学的Noah A. Smith。

这些作者中，各有偏好，要么钟情NLP领域，要么重点放在ML上，斯坦福大学的Percy Liang可能是个例外，两边都差不多。

每个作者在不同年份发表论文的情况也都有统计。Chris Dyer在2015和2016年持续霸榜，数量惊人。

论文第一作者统计

现在来看一作，上面亮相的，大多是一个研究团队的领头人，而只有一作，才是实际做研究、做实验写论文的人。

一作最多的是Yi Tay，一个三年级博士生，目前就读于南洋理工大学，10篇一作。

其次便是微软研究院的朱泽园，6篇一作；之后是中国香港大学的Mikel Artetxe、Jiatao Gu，杜克大学的Dinghan Shen和康奈尔大学的Nathan Kallus等人，每人5篇。

再看整体情况，香侬科技的李纪为发表数量最多，22篇一作，其后是朱泽园，18篇一作，再然后是亚马逊的Young-Bum Kim，剑桥大学的Ryan Cotterell和Ivan Vulić，每人17篇。

组织机构论文统计

在组织和机构发表的论文统计中，2018年CMU依旧蝉联冠军，197篇高居榜首；业界中谷歌（187篇）微软（157篇）排在前列。

清华（131篇）、斯坦福大学（129篇）、北大（113篇）紧随其后。

放到2012年到2018年整体中，排名变化不大。

CMU仍旧霸榜，微软和谷歌调换了一个位置。

普林斯顿大学、法国国家信息与自动化研究所（INRIA）和杜克大学似乎更专注机器学习领域，几乎没有在NLP相关的顶会上发表论文。

北大、中科院似乎更偏向NLP，没在NeurIPS /ICML上发表什么论文。

从趋势来看，CMU近年来一直高产，势头正猛。谷歌和微软一直在较劲，但现在好像谷歌占了上风。清华和北大论文发表数量正在激增。

研究方向聚类统计

最后，Marek Rei对作者和组织进行了一些主题聚类。他收集了所有与特定作者/组织相关的论文，小写处理和token化之后，用LDA处理，然后利用t-SNE可视化。得到了各个作者和机构研究方向的相似情况。

最后，附上报告的传送门~

http://www.marekrei.com/blog/ml-and-nlp-publications-in-2018/

— 完 —