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隨著2016 年結束，劍橋大學高級研究員MarekRei 對人工智能行業的11 個主要會議和期刊進行了分析，它們包括ACL、EACL、NAACL、EMNLP、COLING、CL、TACL、CoNLL、Sem / StarSem、NIPS和ICML。本次分析對目前在機器學習與自然語言處理領域的各類組織與院校的科研情況進行了對比。分析顯示，在論文數量上，卡耐基梅隆大學（CMU）高居第一位。
以下各圖所用到的信息均來自網絡，每份文件的機構組織信息都是由論文的pdf 文件中獲取的，並不保證完全準確。
在你看完這份分析，得出自己的結論之前，請注意一個前提：論文的質量遠比數量重要，而論文質量並不在本次分析的範圍內。我們的分析來源於這樣一個動機：我們希望展示深度學習和機器學習領域在過去的一年裡發生了什麼，大公司和院校正在做什麼，希望它能夠為你提供一些幫助。
首先是2016 年最活躍的25 個機構：
卡耐基梅隆大學僅以一篇論文優勢擊敗谷歌。2016 年，微軟和斯坦福也發表80 多篇論文。IBM、劍橋、華盛頓大學和MIT都抵達了50 篇的界線。谷歌、斯坦福、MIT 以及普林斯頓大學明顯關注的是機器學習領域，論文發表幾乎都集中在了NIPS 和ICML 上。實際上，谷歌論文幾乎佔了NIPS 所有論文的10%。不過，IBM、北大、愛丁堡大學以及達姆施塔特工業大學（TU Darmstadt）顯然關注的是自然語言處理應用。
更多中文訊息請見:
http://it.sohu.com/20170106/n477949954.shtml
英文來源請見:
http://www.marekrei.com/blog/nlp-and-ml-publications-looking-back-at-2016/
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