最近這幾年，大家一起共同經(jīng)歷了 NLP（寫一下全稱，Natural Language Processing） 這一領(lǐng)域井噴式的發(fā)展，從 Word2Vec 到大量使用 RNN、LSTM，從 seq2seq 再到 Attention，Transformer，Bert，直到現(xiàn)在的大模型 GPT-4。作為理解、生成與處理自然語言這一人類生活、交流的核心工具與信息共享的重要載體，計算語言學(xué)家早在上世紀(jì)五十年代就從“計算”的視角開始關(guān)注使用“機器”對自然語言進(jìn)行處理。而伴隨著各種技術(shù)的逐步成熟，NLP 這一領(lǐng)域蓬勃發(fā)展欣欣向榮，以 ACL 收錄為例，從 1952 年至今，已經(jīng)發(fā)表了超過 80000 論文：

伴隨著出版物的增加，NLP 領(lǐng)域也發(fā)展成為了擁有多個不同分支，由不同子領(lǐng)域子學(xué)科共同構(gòu)成的大領(lǐng)域大學(xué)科，過去可能有不少綜述 NLP 歷史，梳理 NLP 發(fā)展脈絡(luò)的文章、綜述，但是很遺憾很少有從一個空間的角度對 NLP 廣泛鋪開的領(lǐng)域進(jìn)行概述的研究。

而今天介紹的這篇由德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)出品的論文，便對最近 20 年 NLP 研究領(lǐng)域進(jìn)行了一個詳盡系統(tǒng)的分類與綜述，幫助大家站在一個上帝視角，概覽 NLP 360 度的全景圖。作者希望通過這樣的工作，可以幫助任何一個 NLP 領(lǐng)域的學(xué)者、從業(yè)者、實踐者以及初學(xué)者識別 NLP 的研究趨勢，幫助研究社區(qū)彌補現(xiàn)有的空白，以更好的探索 NLP 中的各種研究領(lǐng)域。

論文題目：
Exploring the Landscape of Natural Language Processing Research

論文鏈接：
https:///pdf/2307.10652.pdf

1. NLP 究竟包含哪些子領(lǐng)域？

要說 NLP 的子領(lǐng)域，隨口一提就可以想到許多，從機器翻譯到情感分析，從信息檢索到文本生成，但是要以一套結(jié)構(gòu)化的體系完整的概述 NLP 領(lǐng)域的分類法，可能就并不是一件那么輕松的工作。

而論文作者在參考 ACL、EMNLP、COLING 以及 IJCNLP 等 NLP 領(lǐng)域主要會議網(wǎng)站上列出的最近幾年的投稿主題，以及 ACL Anthology 中包含的研討會的主題，及 EMNLP 2022 中 828篇論文的研究領(lǐng)域，構(gòu)建了初版的 NLP 領(lǐng)域分類法，同時為了盡可能全面完整的構(gòu)建 NLP 研究領(lǐng)域的方方面面，作者又與 NLP 不同領(lǐng)域的專家進(jìn)行了 20 余次一對一的訪談，根據(jù)訪談結(jié)果以及對初版分類的修訂與完善，作者構(gòu)建了這樣一套 NLP 研究領(lǐng)域分類法如下圖所示：

可以看到，作者共將 NLP 分為了 12 個大領(lǐng)域，包含多模態(tài)（Multimodality）、自然語言交互（ Natural Language Interfaces）、語義解析（Semantic Text Processing）、情感分析（Sentiment Analysis）、句法分析（Syntactic Text Processing）、NLP 中的認(rèn)知語言學(xué)分析（Linguistics & Cognitive NLP）、可解釋 NLP（Responsible & Trustworthy NLP）、邏輯推理（Reasoning）、雙語（Multilinguality）、信息檢索（Information Retrieval）、信息提取與文本挖掘（Information Extraction & Text Mining）、文本生成（Text Generation）。

通過這套分類法，作者使用半人工半自動的標(biāo)注方式構(gòu)建了一個包含 178521 篇論文領(lǐng)域標(biāo)注的訓(xùn)練集，并且訓(xùn)練得到了一個弱監(jiān)督的論文領(lǐng)域分類器，通過此分類器，作者分類得到了 1952 年至 2022 年 ACL Anthology 中包含的所有共計 74279 篇論文作為最終的分析研究對象。

2. NLP 研究領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)？

雖然 NLP 最早的論文出現(xiàn)在 1952 年，但是其論文數(shù)量至 2000 年才開始緩慢增長，從 2000 年至 2017 年，NLP 的研究數(shù)量增加了四倍，而在接下來的五年中，NLP 的研究數(shù)量又翻了一番，這表明這五年 NLP 領(lǐng)域得到了爆炸式的發(fā)展，而根據(jù)作者構(gòu)建的論文領(lǐng)域分類集，作者研究了 NLP 中最受歡迎的研究領(lǐng)域（Fos）的發(fā)展與變化情況：

可以看到機器翻譯與語言模型是 NLP 文獻(xiàn)中最受歡迎的研究領(lǐng)域，但是這兩個領(lǐng)域的發(fā)展變化有著十分明顯的區(qū)別，機器翻譯是一個經(jīng)過深入研究，已經(jīng)被建立了許多年的研究論文，發(fā)文數(shù)量以及增長率都相對平穩(wěn)，而語言模型雖然也經(jīng)過了長時間的研究，但是其出版數(shù)量直到 2018 年才開始顯著增長，在關(guān)注其他 NLP 的領(lǐng)域時也可以看到類似的情況，表示學(xué)習(xí)與文本分類雖然研究廣泛，但是增長率沒有顯著變化，而對話系統(tǒng)以及低資源 NLP 則在近期獲得了非常高的增長率。

而整個 NLP 的研究領(lǐng)域中，也出現(xiàn)了經(jīng)典的二八法則，大多數(shù) NLP 領(lǐng)域的研究程度顯著低于這些最受歡迎的 NLP 領(lǐng)域的研究程度，似乎 NLP 研究的發(fā)展主要來自于熱門領(lǐng)域與應(yīng)用的驅(qū)動，但是總體而言，NLP 所有領(lǐng)域的研究都在保持正向增長。

3. 什么才是 NLP 研究的未來？

所謂知古方能鑒今，根據(jù)整個 NLP 領(lǐng)域的研究發(fā)展，作者又探究了 NLP 各個領(lǐng)域的研究趨勢并探索了 NLP 領(lǐng)域未來的發(fā)展方向：

首先，作者采用矩陣式的方式繪制了從 2018 年到 2022 年 NLP 相關(guān)的各個 FoS 的文章數(shù)量-增長率矩陣，增長率高且總體文章數(shù)量的較多的研究領(lǐng)域?qū)儆?NLP 中的“明星”產(chǎn)品，可以看到，占據(jù) NLP 舞臺中心的領(lǐng)域包括語言模型、可解釋性 NLP、低資源 NLP等，而類似機器翻譯、文本分類與表示學(xué)習(xí)則由于其高的文章數(shù)量與低的增長率成為了 NLP 研究的基礎(chǔ)，值得關(guān)注的還有一部分保持高增長率與低文章數(shù)量的研究領(lǐng)域，比如段落檢索、風(fēng)格轉(zhuǎn)換、代碼生成等，這些研究領(lǐng)域雖然近期熱度高漲，但是由于文章數(shù)量較少無法得到明顯的進(jìn)一步發(fā)展趨勢的判斷。

利用創(chuàng)新擴散理論，作者繪制了 NLP 研究領(lǐng)域的創(chuàng)新生命周期圖如上圖所示，從上圖可以看出，語義解析領(lǐng)域已經(jīng)基本步入了夕陽，接近創(chuàng)新生命周期的衰落期，而機器翻譯、表示學(xué)習(xí)與文本分析整體雖然都比較受歡迎，但是其已經(jīng)過了創(chuàng)新生命周期從成熟到衰落的拐點，發(fā)展速度目前正在減緩。而可解釋性 NLP，多模型以及自然語言交互等領(lǐng)域正處于快速發(fā)展期，在未來的研究中很有可能開始加速，而作為明星產(chǎn)品的綠色 NLP 正值當(dāng)打之年，未來可能會迎來爆發(fā)。

總結(jié)與討論

盡管當(dāng)下伴隨著大模型的橫空出世，似乎許多 NLP 問題都一夜之間變成了已經(jīng)被解決的問題，這篇文章很合時宜的指出，伴隨著 NLP 使用模型越來越大，模型參數(shù)量直逼天文數(shù)字，與之伴生的計算成本問題、環(huán)境問題以及倫理問題有可能成為未來 NLP 研究的主流。

伴隨著一個領(lǐng)域的快速發(fā)展，可以宏觀的全景的對一個領(lǐng)域有一個全面的理解是一件相當(dāng)困難的事，而這篇通過收集、分類與判斷以呈現(xiàn)領(lǐng)域結(jié)構(gòu)化概述的工作可能對我們更加明確的了解我們身處的這個領(lǐng)域會非常有幫助吧！