全景图！最近20年，自然语言处理领域的发展

news2025/1/20 1:57:47

夕小瑶科技说原创
作者 | 小戏、Python

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 Attention，Transformer，Bert，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

GPT-4能力研究传送门（遇浏览器警告点高级/继续访问即可）：

https://gpt4test.com

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 NLP（Responsible & 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。