2021年ML和NLP学术统计：谷歌断层第一，强化学习大牛Sergey Levine位居榜首

2021 年是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）非常高产的一年，现在是时候统计一下去年 NLP 和 ML 领域的论文了。

来自剑桥大学机器学习和自然语言处理的研究员 MAREK REI 总结分析了 2021 年经典论文，并归纳了 2021 年 ML 和 NLP 出版物的统计数据，他对人工智能行业的主要会议和期刊进行了分析，它们包括 ACL、EMNLP、NAACL、EACL、CoNLL、TACL、CL、NeurIPS、AAAI、ICLR、 ICML。

论文的分析是使用一系列自动化工具完成的，可能并不完美，会存在一些纰漏和错误。出于某些原因，一些作者开始以模糊的形式发布他们的论文，以防止任何形式的内容复制或自动提取内容，分析过程排除了这些论文。

现在我们看一下 MAREK REI 统计结果。

以学术会议统计

大多数会议的投稿量不断上升并打破纪录。ACL 似乎是一个例外， AAAI 几乎趋于平稳，而 NeurIPS 仍保持稳定增长。

以机构统计

2021 年发表论文数断层式领先的研究机构当属谷歌；微软排名第二；CMU、斯坦福大学、Meta 和 MIT 排名紧随其后，清华大学位居第七。微软、CAS、亚马逊、腾讯、剑桥、华盛顿和阿里巴巴在 NLP 会议上拥有相当大比例的论文脱颖而出，而其他顶级组织似乎主要关注 ML 领域。 

从 2012-2021 年的数据来看，谷歌发表了 2170 篇论文位居第一，超过了微软发表的 2013 篇论文。CMU 发表了 1881 篇论文，排名第三。

大多数机构还在继续增加其年度出版物数量。谷歌发表论文数量以前呈线性增长，现在这一趋势有所缓解，但仍然比以前发表的论文多；CMU 去年有一个平台期，但今年已经弥补了这一点；IBM 似乎是唯一一家发表论文略有下滑的机构。

以作者统计

接下来，让我们看看 2021 年发表论文最多的研究人员。Sergey Levine（加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学系助理教授）发表了 42 篇论文，排名第一；刘铁岩（微软）、周杰（清华大学）、Mohit Bansal（北卡罗来纳大学教堂山分校）、Graham Neubig（CMU）发表论文数量排名也比较靠前。

纵观 2012-2021 年，Sergey Levine 发表的论文位居榜首，去年他排名第六，今年一跃排名第一；Yoshua Bengio（蒙特利尔）、Graham Neubig (CMU)、张岳 (西湖大学)、周明 (创新工场首席科学家)、 Ting Liu (哈尔滨工业大学) 等人发表论文数量排名也比较靠前。

Sergey Levine 以相当大的优势创造了新的记录；Mohit Bansal 的论文数量也大幅增加，2021 年发表了 31 篇论文，与 Graham Neubig 持平；Yoshua Bengio 的论文数量在 2020 年有所减少，但现在又上升了。

以第一作者发表论文统计

发表论文数量最多的研究人员通常是博士后和导师。相比之下，以第一作者身份发表论文较多的通常是从事实际研究的人。

Ramit Sawhney（Tower Research Capital 技术总监）在 2021 年发表了 9 篇有影响力的论文，Jason Wei（谷歌）、Tiago Pimentel （剑桥大学博士生）分别发表了 6 篇比较有影响力的论文。

从 2012-2021 年分布来看，Ivan Vulić （剑桥大学）和 Zeyuan Allen-Zhu（微软）都以第一作者身份发表了 24 篇比较有影响力的论文，并列第一；Yi Tay （谷歌）和李纪为（香侬科技）排名第二，分别以第一作者身份发表了 23 篇和 22 篇论文比较有影响力的论文；Ilias Diakonikolas （威斯康星大学麦迪逊分校）以第一作者身份发表了 15 篇 NeurIPS 论文。

以国家统计

2021 年各国出版物数量，美国出版物数量最多，中国和英国分别位列第 2、第 3。在美国和英国，NeurIPS 所占比例最大，而 AAAI 在中国占比最大。

纵坐标从上到下分别为 500、1000、1500、2000、2500，依次类推

几乎所有排名靠前的国家都在继续增加其出版物数量，并在 2021 年创造了新的记录。对于美国来说，这一增长是最大的，进一步扩大了领先优势。

在美国，谷歌、微软和 CMU 再次位居出版数量之首。

在中国，清华大学、中国科学院和北京大学在 2021 年发表的论文最多。

以主题相关度统计

通过可视化得出，这些组织主要是根据地理位置的接近程度聚集在一起的，公司位于中间。

我们也可以将作者进行可视化，不过这种可视化有些难以理解。

以关键词统计

我们还可以绘制包含特定关键词的论文比例，并跟踪这一比例随时间的变化。

「neural」一词似乎有轻微的下降趋势，虽然你仍可以在 80% 的论文中见到它。同时，「recurrent」和「convolutional」的占比也在下降，而「transformer」一词出现在了 30% 以上的论文中。

如果单看「adversarial」一词，我们会发现它在 ICLR 中很常见，几乎一半的论文都提到了它。ICML 和 NeurIPS 中的「adversarial」比例似乎之前已经达到顶峰，而 AAAI 还没有。

在过去的几年里，「transformer」一词变得非常流行。它在 NLP 论文中应用尤其广泛，超过 50% 的已发表论文都包含它，在所有的 ML 会议中，它的受欢迎程度也在稳步上升。

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