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。
以上就是2021年ml和nlp学术统计：谷歌断层第一，强化学习大牛sergey levine位居榜首的详细内容。