一个公司多个网站做优化,广州网络营销首荐佐兰网络vip,网站的登录界面是怎么做的,无锡网站制作电话夕小瑶科技说 原创 作者 | 小戏、Python
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最近这几年大家一起共同经历了 NLP写一下全称Natural Language Processing 这一领域井喷式的发展从 Word2Vec 到大量使用 RNN、LSTM从 seq2seq 再到 AttentionTransformerBert直到现在的大模型 GPT-4。作为理解、生成与处理自然语言这一人类生活、交流的核心工具与信息共享的重要载体计算语言学家早在上世纪五十年代就从“计算”的视角开始关注使用“机器”对自然语言进行处理。而伴随着各种技术的逐步成熟NLP 这一领域蓬勃发展欣欣向荣以 ACL 收录为例从 1952 年至今已经发表了超过 80000 论文 伴随着出版物的增加NLP 领域也发展成为了拥有多个不同分支由不同子领域子学科共同构成的大领域大学科过去可能有不少综述 NLP 历史梳理 NLP 发展脉络的文章、综述但是很遗憾很少有从一个空间的角度对 NLP 广泛铺开的领域进行概述的研究。
而今天介绍的这篇由德国慕尼黑工业大学出品的论文便对最近 20 年 NLP 研究领域进行了一个详尽系统的分类与综述帮助大家站在一个上帝视角概览 NLP 360 度的全景图。作者希望通过这样的工作可以帮助任何一个 NLP 领域的学者、从业者、实践者以及初学者识别 NLP 的研究趋势帮助研究社区弥补现有的空白以更好的探索 NLP 中的各种研究领域。
论文题目Exploring the Landscape of Natural Language Processing Research
论文链接https://arxiv.org/pdf/2307.10652.pdf
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1. NLP 究竟包含哪些子领域
要说 NLP 的子领域随口一提就可以想到许多从机器翻译到情感分析从信息检索到文本生成但是要以一套结构化的体系完整的概述 NLP 领域的分类法可能就并不是一件那么轻松的工作。
而论文作者在参考 ACL、EMNLP、COLING 以及 IJCNLP 等 NLP 领域主要会议网站上列出的最近几年的投稿主题以及 ACL Anthology 中包含的研讨会的主题及 EMNLP 2022 中 828篇论文的研究领域构建了初版的 NLP 领域分类法同时为了尽可能全面完整的构建 NLP 研究领域的方方面面作者又与 NLP 不同领域的专家进行了 20 余次一对一的访谈根据访谈结果以及对初版分类的修订与完善作者构建了这样一套 NLP 研究领域分类法如下图所示 可以看到作者共将 NLP 分为了 12 个大领域包含多模态Multimodality、自然语言交互 Natural Language Interfaces、语义解析Semantic Text Processing、情感分析Sentiment Analysis、句法分析Syntactic Text Processing、NLP 中的认知语言学分析Linguistics Cognitive NLP、可解释 NLPResponsible Trustworthy NLP、逻辑推理Reasoning、双语Multilinguality、信息检索Information Retrieval、信息提取与文本挖掘Information Extraction Text Mining、文本生成Text Generation。
通过这套分类法作者使用半人工半自动的标注方式构建了一个包含 178521 篇论文领域标注的训练集并且训练得到了一个弱监督的论文领域分类器通过此分类器作者分类得到了 1952 年至 2022 年 ACL Anthology 中包含的所有共计 74279 篇论文作为最终的分析研究对象。
2. NLP 研究领域的发展脉络
虽然 NLP 最早的论文出现在 1952 年但是其论文数量至 2000 年才开始缓慢增长从 2000 年至 2017 年NLP 的研究数量增加了四倍而在接下来的五年中NLP 的研究数量又翻了一番这表明这五年 NLP 领域得到了爆炸式的发展而根据作者构建的论文领域分类集作者研究了 NLP 中最受欢迎的研究领域Fos的发展与变化情况 可以看到机器翻译与语言模型是 NLP 文献中最受欢迎的研究领域但是这两个领域的发展变化有着十分明显的区别机器翻译是一个经过深入研究已经被建立了许多年的研究论文发文数量以及增长率都相对平稳而语言模型虽然也经过了长时间的研究但是其出版数量直到 2018 年才开始显著增长在关注其他 NLP 的领域时也可以看到类似的情况表示学习与文本分类虽然研究广泛但是增长率没有显著变化而对话系统以及低资源 NLP 则在近期获得了非常高的增长率。 而整个 NLP 的研究领域中也出现了经典的二八法则大多数 NLP 领域的研究程度显著低于这些最受欢迎的 NLP 领域的研究程度似乎 NLP 研究的发展主要来自于热门领域与应用的驱动但是总体而言NLP 所有领域的研究都在保持正向增长。
3. 什么才是 NLP 研究的未来
所谓知古方能鉴今根据整个 NLP 领域的研究发展作者又探究了 NLP 各个领域的研究趋势并探索了 NLP 领域未来的发展方向 首先作者采用矩阵式的方式绘制了从 2018 年到 2022 年 NLP 相关的各个 FoS 的文章数量-增长率矩阵增长率高且总体文章数量的较多的研究领域属于 NLP 中的“明星”产品可以看到占据 NLP 舞台中心的领域包括语言模型、可解释性 NLP、低资源 NLP等而类似机器翻译、文本分类与表示学习则由于其高的文章数量与低的增长率成为了 NLP 研究的基础值得关注的还有一部分保持高增长率与低文章数量的研究领域比如段落检索、风格转换、代码生成等这些研究领域虽然近期热度高涨但是由于文章数量较少无法得到明显的进一步发展趋势的判断。 利用创新扩散理论作者绘制了 NLP 研究领域的创新生命周期图如上图所示从上图可以看出语义解析领域已经基本步入了夕阳接近创新生命周期的衰落期而机器翻译、表示学习与文本分析整体虽然都比较受欢迎但是其已经过了创新生命周期从成熟到衰落的拐点发展速度目前正在减缓。而可解释性 NLP多模型以及自然语言交互等领域正处于快速发展期在未来的研究中很有可能开始加速而作为明星产品的绿色 NLP 正值当打之年未来可能会迎来爆发。
总结与讨论
尽管当下伴随着大模型的横空出世似乎许多 NLP 问题都一夜之间变成了已经被解决的问题这篇文章很合时宜的指出伴随着 NLP 使用模型越来越大模型参数量直逼天文数字与之伴生的计算成本问题、环境问题以及伦理问题有可能成为未来 NLP 研究的主流。
伴随着一个领域的快速发展可以宏观的全景的对一个领域有一个全面的理解是一件相当困难的事而这篇通过收集、分类与判断以呈现领域结构化概述的工作可能对我们更加明确的了解我们身处的这个领域会非常有帮助吧
