谷歌發布2018年學術指標榜:AI、CV、語言、機器人等Top 20出爐

2020-12-13 量子位

安妮 雷剛 發自 凹非寺量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

學術出版哪家強?AI論文影響力是否又有新變化?

剛剛,谷歌發布了2018年最新版學術指標(Google Scholar Metrics,GSM)榜單。通過綜合衡量學術會議和期刊論文中已發表的論文,谷歌對學術出版物及論文的影響力做出了排名。

在這份新出爐的榜單中,所有學術出版物中影響力Top 3是誰?對學術圈產生核彈式影響的那篇論文又出自誰手?人工智慧領域期刊和頂會與歷年相比有何變化,反映了什麼問題?

別急,在接下來的內容中,量子位將一一介紹。要發車了,你準備好了麼?

評價指標

和去年一樣,2018年穀歌學術指標將出版物的範圍劃定至最近5年,即對2013年至2017的學術期刊論文及計算機科學和電氣工程的相關會議論文進行評估。

和SCI影響因子的評估標準不同,谷歌主要依據3個評價因素

h指數(h-index):所有發表論文中,至少有h篇分別被引用了至少h次,則期刊/會議的h指數為hh核心(h-core):指期刊/會議引用最多的h篇論文h中值(h-median):h核心中引用次數的中位數

舉個,若某期刊共發表5篇論文,被引用次數分別為17、9、6、3和2次,則該雜誌的h指數為3,h核心為被引用了17,9、6次的那幾篇論文,h中值為9。

依據這樣的標準,谷歌揭曉了所有領域學術出版物影響力最強的Top 100榜。不難發現,人工智慧領域的期刊和會議,明顯呈現上升勢頭

NIPS首次躋身Top 100

先看所有學術領域的Top 100榜局勢如何——

△ 影響力最高出版物Top 100榜單

和去年一樣,Nature、The New England Journal of Medicine(《新英格蘭醫學雜誌》)和Science還是雷打不動的前三名。

高居榜首的Nature中,目前被引次數最高的論文來自AI領域,題目極為簡明:

Deep Learning。

這是一篇綜述,由深度學習「三巨頭」共同打造,發表於2015年5月,被引用次數已經達到8519次,比第二名高出3000多次。

要知道,谷歌去年放榜時,它在Nature論文中還只是排在第7,只被引用了2904次。

如果你還沒有讀過,這裡有Hinton放出的PDF版:

https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/NatureDeepReview.pdf

地位飆升的不止這篇論文。人工智慧相關學術會議的排名也在提升。

Top 100去年今年榜單對比可發現,CVPR的排名相比提升15名,位列No.20。而NIPS發力更猛,今年首次躋身Top 100榜,位居第54名,AI領域研究上升勢頭明顯

無論CVPR還是NIPS,都是人工智慧領域大家非常熟悉的頂級會議了。

CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)即IEEE國際計算機視覺與模式識別會議,一年舉辦一次。

而NIPS(Conference on Neural Information Processing Systems),全稱神經信息處理系統大會,是每年12月舉辦的國際會議。不過,明年NIPS可能就要更名了。今年春天曾有一眾大佬「死磕」NIPS,稱這名字涉及色情和仇日,執行委員會目前正在討論新名字~

其實,過去5年裡,人工智慧相關出版物的h指數也一直在提高,量子位直觀地展示一下它們的上升速度:

CVPR一直遙遙領先,而NIPS上升勢頭非常迅猛,ICCV略遜一籌,之後是ICML和ECCV。計算機視覺期刊TPAMI五年來變化並不明顯。

在這份Top 100榜下,谷歌還將英文出版物分為8類研究方向:

商業、經濟和管理化學和材料科學工程和計算機科學健康和醫學科學人文、文學和藝術生命科學和地球科學物理和數學社會科學

上述每個方向均有若干更細小的具體研究領域。在工程和計算機科學分之下,還包含著人工智慧、計算機視覺、機器人等58個領域的Top 20子榜單

泛AI領域排名總結

首先根據最新發布的榜單,量子位總結了一下在泛人工智慧領域,討論較多的知名學術會議或者期刊的2018年排名情況。

所謂泛人工智慧領域,對應AI、CV、機器人、大數據等多個細分領域。以下是我們總結的情況:

CVPR

IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR

h5-index:188

NIPS

Neural Information Processing Systems (NIPS)

h5-index:134

ICCV

IEEE International Conference on Computer Vision

h5-index:124

TPAMI

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

h5-index:118

ICML

International Conference on Machine Learning (ICML)

h5-index:113

ECCV

European Conference on Computer Vision

h5-index:104

ESA

Expert Systems with Applications

h5 指數:92

ACL

Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)

h5-index:87

KDD

ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

h5-index:77

EMNLP

Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)

h5-index:76

ICRA

IEEE International Conference on Robotics and Automation

h5-index:75

AAAI

AAAI Conference on Artificial Intelligence

h5-index:69

IJCAI

International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)

h5-index:61

各子榜單究竟如何?我們接著一個個看。

人工智慧

在人工智慧類目Top 20榜下,排名第1的是後起之秀NIPS,h5指數134,高於第2名ICML 21分。

△ 人工智慧影響力Top 20榜

在NIPS中,影響力Max的論文出自谷歌技術大牛Jeff Dean之手,論文題目為Distributed Representations of Words and Phrases and their Comp。

亞軍ICML(International Conference on Machine Learning)的研究範圍不難理解,其又稱為國際機器學習大會,由國際機器學習學會主辦,每年舉辦一次。

位列季軍寶座的是英國期刊Expert Systems with Applications,主要研究方向包括信息科學、電子學、信息處理方法與技術。在谷歌學術指標中,其h5指數為92。

排名第4和第5的期刊均來自IEEE,這個建立於1963年的學會目前擁有來自175個國家的36萬會員,且每個會員在研究中都「身懷絕技」。

其中,期刊IEEE Transactions On Systems, Man And Cybernetics Part B, Cybernetics主要研究人類、機器和組織在架構或神經層面的交流和控制,現已更名為IEEE Transactions on Cybernetics。

位列老5的兄弟期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems主要涉及神經網絡和相關學習系統的理論,設計和應用的技術文章。

在Top 20的榜單中,我們熟悉的AAAI(美國人工智慧協會)協會舉辦的年度大會位列11,但h5指數只有69,和前幾名拉開了明顯差距。

人工智慧Top 20地址:

https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN&vq=eng_artificialintelligence

計算機視覺和模式識別

和人工智慧分榜百家齊放、百花爭鳴不同的是,視覺與模式識別類目中Top 5均和IEEE有關有關

在計算機視覺與模式識別類目Top 20榜下,CVPR位居首位,h5指數188,與第二名ICCV拉開了64分的差距。

△ 視覺與模式識別影響力Top 20榜

頂會CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的縮寫,即IEEE國際計算機視覺與模式識別會議。

而國際計算機視覺大會ICCV,也由IEEE主辦,與排名第4的CVPR和歐洲計算機視覺會議(ECCV)並稱計算機視覺方向的三大頂級會議。ICCV論文錄用率非常低,是三大會議中公認級別最高的。

此外,前5名的機構還包括計算機視覺及模式識別領域最頂尖的SCI期刊TPAMI,和圖像處理及計算機視覺領域公認的國際頂級期刊TIP(IEEE Transactions on Image Processing),它側重圖像處理的前沿理論與方法,需要非常強的創新性。

其中,CVPR中引用次數最高的論文出自華人團隊

2016年發表的論文Deep Residual Learning for Image Recognition影響力最高,引用次數10480次,其作者為當時微軟亞洲研究院的何愷明,張祥雨,任少卿和孫劍。

如今,何愷明已前往Facebook AI研究院,張祥雨和孫劍就職曠視科技研究院,任少卿則成為自動駕駛公司Momenta聯合創始人和研發總監。

引用數第二的論文為Going Deeper With Convolutions,發表於2015年,主要介紹了谷歌的GoogLeNet。去年的統計中,該論文還是引用次數最多的CV領域論文,不過現已被ResNet超越~

視覺與模式識別Top 20地址:

https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&vq=eng_computervisionpatternrecognition&view_op=list_hcore&venue=w44irn7CFc0J.2018

計算語言學

△ 計算語言學影響力Top 20榜

在語言學領域,已經形成一家獨大的趨勢,影響力前五的期刊/會議均屬ACL家族

其中,ACL(The Association for Computational Linguistics,國際計算語言學會)影響力最高,h5指數87。成立於1962年的ACL於今年正式成立ACL亞太分會(AACL),首屆預計於2020年舉行,此後將每兩年舉行一次。

EMNLP全稱自然語言處理實證方法會議(Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Processing),由ACL學會下屬特殊興趣小組SIGDAT組織,每年召開一次。

NAACL HLT名義上是ACL北美分會,但在NLP圈裡也是無可爭議的頂級會議,名稱中的 HLT也直接表示了對於人類語言處理技術的關注。

SemEval全稱國際語義評測比賽(International Workshop on Semantic Evaluation),為ACL下屬的SIGLEX主辦。TACL(Transactions of the Association for Computational Linguistics,)是ACL旗下期刊。

其中,引用次數最多的ACL論文是The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit,它發表於2014年,引用數達2537,為CD Manning, M Surdeanu, J Bauer, JR Finkel, S Bethard, D McClosky等人所作。

計算語言學Top 20榜傳送門:

https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN&vq=eng_computationallinguistics

機器人

△ 機器人類目影響力Top 20榜

在機器人類目中,ICRA以h5指數75位居榜首。ICRA全稱IEEE International Conference on Robotics and Automation,是IEEE機器人與自動化學會主持的旗艦會議。

TM(IEEE/ASME Transactions on Mechatronics)位居第二,是機器人與機電系統領域頂級期刊,h5指數62。

IJRR(The International Journal of Robotics Research,國際機器人研究雜誌),h5指數61位居分榜季軍。此外,前五名還包括智慧機器人與系統國際會議ICIRS,和機器人領域國際頂級期刊TR(IEEE Transactions on Robotics)。

這樣看來,和語言學ACL家族一家獨大類似,機器人類目下頂會和期刊大多隸屬於IEEE家族

其中,引用次數最多的論文為SVO: Fast semi-direct monocular visual odometry,發表於2014年,作者為C Forster, M Pizzoli和D Scaramuzza三人。

想圍觀機器人子榜單可前往:

https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN&vq=eng_robotics

傳送門

完整分類版榜單,可以科學移步谷歌2018年學術指數榜單首頁:

https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN&vq=en

官方博客上面還有介紹:

https://scholar.googleblog.com/2018/08/scholar-metrics-provide-easy-way-for.html

祝天下所有研究人員學有所得。

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