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
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。
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！
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