周松蘭 冷希宇

(廣州大學(xué)經(jīng)濟與統(tǒng)計學(xué)院，廣州 510006)

21世紀(jì)以來，隨著計算機運算速度及存儲技術(shù)的發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)的普及，人工智能的發(fā)展駛?cè)肟燔嚨?，人工智能科技論文發(fā)表的數(shù)量與日俱增。人工智能的發(fā)展對于經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展以及轉(zhuǎn)型升級起到助推作用，若能抓住人工智能興起的機遇，將有助于中國在科技領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)進一步地突破。在這種情況下，中國政府于2017年頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，著力于打造人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢。

隨著人工智能研究熱潮的興起以及人工智能研究成果的逐漸豐富，對于人工智能發(fā)展水平的評價研究也不斷涌現(xiàn)。在具體的評價研究過程中，大多數(shù)論文從人工智能專利角度進行分析，陳軍等從專利角度對我國的人工智能發(fā)展?fàn)顩r進行了分析[1]。而在論文主題探索領(lǐng)域，馮佳、張云秋，譚春輝、熊夢媛根據(jù)文本分析的研究思路，利用LDA模型對人工智能論文按照主題進行了劃分[2-3]。

本文在以上研究基礎(chǔ)上，利用人工智能論文數(shù)據(jù)作為分析對象，用自然語言處理中的LDA模型實現(xiàn)論文主題的自動分類，并測算不同國家在人工智能不同主題方面的研究水平。

1 LDA模型人工智能論文分類

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文選擇人工智能相關(guān)的學(xué)術(shù)論文摘要、作者國籍、被引用數(shù)量作為分析的數(shù)據(jù)字段，借鑒李興耀[4]的方法，選擇中國計算機協(xié)會推薦的4本A類人工智能學(xué)術(shù)期刊《Artificial Intelligence》《TPAMI》《IJCV》《JMLR》中的論文數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源。獲取數(shù)據(jù)的方式為在Web of Science中檢索這4個期刊，查詢得到這4個期刊所有的論文，按照全記錄方式采集，并去除含有缺失字段的數(shù)據(jù)，保存剩余的論文數(shù)據(jù)，一共有10 182篇論文。

1.2 LDA主題建模

1.2.1 LDA主題建模介紹

從WOS上獲取數(shù)據(jù)后，借鑒Xie T和Qin P[5]的方法，對得到的數(shù)據(jù)進行篩選。首先，摘要被認(rèn)為可以代表一篇論文的基本觀點，因此需要將每篇論文對應(yīng)的摘要分離出來，形成一個文本。其次，由于計算機能識別的最小信息單元是單詞，因此需要對文本進行分詞，將每個文本轉(zhuǎn)換成一條詞向量，并對單個詞匯進行詞形還原。再次，需要去除此詞向量中與論文核心觀點無關(guān)的詞匯，以及詞形還原后的無關(guān)詞匯，從而得到每篇論文的最終詞向量。最后，借鑒Stevens K等[6]的方法，利用一致性指標(biāo)求得論文的最佳主題數(shù)量。一致性指標(biāo)的計算公式為：

coherence(v)=∑(vi,vj)Vscore(vivj,ε)

(1)

score(vi,vj,ε)=log[p(vivj)+ε/p(vi)p(vj)]

(2)

式(1)和式(2)中v是描述主題的一系列詞匯；ε是平滑因子，按照經(jīng)驗該值取1；vi，vj分別是屬于v中的任意兩個詞匯；p(vi,vj)表示vi和vj共現(xiàn)的概率。一致性指標(biāo)與句子相似性呈正相關(guān)，通過計算句子中詞匯共現(xiàn)頻率獲得，因此一致性指標(biāo)越高越好。本文選擇一致性指標(biāo)最高的主題數(shù)為本文分類的主題數(shù)。

根據(jù)一致性指標(biāo)確定得到論文的主題個數(shù)后，進而可以得到每篇論文對應(yīng)的主題概率分布以及不同主題的詞匯概率分布，并可以對論文進行分類。上述數(shù)據(jù)處理具體過程如圖1所示。

圖1 利用LDA算法論文分類流程圖

1.2.2 LDA主題建模過程

由前文所述的數(shù)據(jù)篩選的方法可以得到不同論文摘要對應(yīng)的詞向量，利用LDA模型對這些詞向量進行訓(xùn)練可以得到不同人工智能論文的分類情況。根據(jù)Wei X和Croft W B[7]的研究，訓(xùn)練設(shè)置的參數(shù)為：選定主題范圍為1～50，設(shè)置超參數(shù)α=50/K，β=0.01，其中K為主題個數(shù)，同時設(shè)置訓(xùn)練次數(shù)為500次。對各個論文摘要生成的詞向量利用LDA模型進行訓(xùn)練，并計算每個主題數(shù)對應(yīng)的一致性，當(dāng)主題數(shù)為12時，一致性達到最大為0.495 39，因此選擇論文的主題數(shù)為12。接著根據(jù)LDA模型生成的各主題的詞匯概率分布，可以得到各個主題對應(yīng)的主題詞，對各主題詞進行解釋所得結(jié)果見表1。

如表1所示，一共將論文分為12個小類別，并為了方便后續(xù)的統(tǒng)計研究，將這些類別按照語義合并為4個類別，分別為機器學(xué)習(xí)與底層算法、自然語言處理、計算機視覺及智能機器人4大類，其中機器學(xué)習(xí)與底層算法為人工智能的基礎(chǔ)層，自然語言處理、計算機視覺和智能機器人為人工智能的應(yīng)用層。

表1 主題分類情況表

1.3 中美歐人工智能發(fā)展情況比較分析

1.3.1 中美歐人工智能發(fā)展總體情況

本文統(tǒng)計了2001—2020年各國人工智能論文的數(shù)量，由于采集的每篇論文中包含對應(yīng)國家，因此可以將論文按照國家進行分類，并將時間劃分為5個時間段，對各個國家不同時間段發(fā)表論文數(shù)量進行統(tǒng)計，并選取發(fā)表數(shù)量排名前10位國家的論文數(shù)量如表2所示。

表2 中美歐各國人工智能論文發(fā)表數(shù)量

由表2可以看出，發(fā)文量前10位的國家在過去20年中發(fā)文量總體保持增長態(tài)勢，美國的發(fā)文數(shù)量總體保持輕微上漲，中國的發(fā)文數(shù)量則一直處于快速上升的趨勢，甚至在2017—2020年中國人工智能的發(fā)文數(shù)量為世界第二位，并與美國的發(fā)文數(shù)量接近。

1.3.2 論文活動力指數(shù)、論文影響力指數(shù)計算方法

本文根據(jù)周松蘭[8]在新興技術(shù)差距測度模型的研究成果，根據(jù)不同研究主題，計算不同國家在不同階段的論文活動力指數(shù)、論文影響力指數(shù)，以便比較各國人工智能研究水平。論文活動力指數(shù)PpAI(paper activity index)用于衡量不同國別、不同領(lǐng)域論文的發(fā)表數(shù)量占比，其計算公式為：

(3)

式(3)中，Tij為i技術(shù)領(lǐng)域j國發(fā)表論文數(shù)量；nt為全體對象數(shù)。

論文影響力指數(shù)PpCI(paper citation index)用于衡量不同國別、不同領(lǐng)域論文的影響力大小，其計算公式為：

(4)

式(4)中，CTij為i技術(shù)領(lǐng)域j國發(fā)表論文被引用數(shù)；Tij為i技術(shù)領(lǐng)域j國發(fā)表論文數(shù)。

1.3.3 中美歐人工智能論文活動力指數(shù)、論文影響力指數(shù)測度

由LDA模型可以計算得到不同論文的對應(yīng)的分類，并根據(jù)2001—2020年所有論文的分類、對應(yīng)國家，按照式(3)計算得到不同國家、不同主題的論文活動力指數(shù)(PpAI)，同理可以根據(jù)2001—2020年所有論文的分類、對應(yīng)國家以及每篇論文的引用次數(shù)，按照公式(4)計算得到不同國家、不同主題的論文影響力指數(shù)(PpCI)，計算結(jié)果如表3所示。

總體來看，中國在人工智能不同領(lǐng)域的論文影響力指數(shù)與論文活動力指數(shù)在5個時期內(nèi)呈現(xiàn)逐年上升的趨勢，在機器學(xué)習(xí)與底層算法方面，中國的論文活動力指數(shù)、論文影響力指數(shù)分別從2001—2004年的0.05、0.73上升到2017—2020年的0.18、1.52。同期美國的論文活動力指數(shù)、論文影響力指數(shù)分別從2001—2004年的0.40、0.68下降到2017—2020年的0.34、0.54。在其他國家中，加拿大、法國在該領(lǐng)域的表現(xiàn)較好，2017—2020年間的論文影響力指數(shù)分別達到了1.97，1.13。由此可以看出，中國在機器學(xué)習(xí)與底層算法領(lǐng)域發(fā)展迅速。

在計算機視覺領(lǐng)域，中國的發(fā)展較好，論文活動力指數(shù)、論文影響力指數(shù)分別從2001—2004年的0.08、0.63上升到2017—2020年的0.32、1.09。同期美國的論文活動力指數(shù)、論文影響力指數(shù)分別從2007—2020年的0.47、1.29下降到2017—2020年的0.20、0.72。在其他國家中，加拿大、英國的發(fā)展較好，論文活動力指數(shù)在2017—2020年均達到了0.11，論文影響力指數(shù)在2017—2020年分別達到了2.08，1.23。由此可以看出，中國在計算機視覺領(lǐng)域的科研水平在過去的20年間快速上升。

在自然語言處理領(lǐng)域，中國目前的發(fā)展處于上升態(tài)勢，論文活動力指數(shù)從2001—2004年的0.05上升到2017—2020年的0.12，說明發(fā)文量快速上升，但是論文影響力指數(shù)緩慢下降，甚至出現(xiàn)停滯的情況，同期美國的自然語言處理活動力指數(shù)緩慢下降，論文影響力指數(shù)上升。在其他國家中，英國、法國的論文活動力指數(shù)較高，2017—2020年分別達到0.19，0.15，而加拿大、德國、澳大利亞的論文影響力指數(shù)較高，2017—2020年分別達到1.25，1.22，1.33。由此可以看出，相較于歐美國家，中國在該領(lǐng)域的發(fā)展還有較大的提升空間。

在智能機器人領(lǐng)域，中國的論文活動力指數(shù)、論文影響力指數(shù)從2001—2004年的0.03、1.72上升到2017—2020年的0.09，2.44，說明發(fā)文量快速上升，影響力也在逐漸上升。同期，美國在這一領(lǐng)域論文活動力指數(shù)及論文影響力指數(shù)從2001—2004年的0.52、1.37下降至2017—2020年的0.26、0.55，說明美國在該領(lǐng)域的發(fā)文數(shù)量與影響力逐漸下滑。其他國家中，加拿大在2017—2020年間的論文活動力指數(shù)達到0.14，澳大利亞、英國、法國和瑞士的論文活動力指數(shù)分別為4.81、1.09、1.07、1.74。由此可以看出，中國在該領(lǐng)域的論文影響力逐漸上升，但是論文的發(fā)文數(shù)量仍然占比較小。

由表2、表3可以看出，中國的人工智能水平在近幾年大幅度提升，主要原因是發(fā)文量的迅速上升，2017—2020年間中國人工智能發(fā)文總量相較于2001—2004年間的發(fā)文量漲幅達到604%。同時中國論文的被引用次數(shù)增多，說明人工智能論文的發(fā)文質(zhì)量也在上升，特別是在計算機視覺領(lǐng)域、機器學(xué)習(xí)與底層算法領(lǐng)域中，中國的論文發(fā)表數(shù)量與質(zhì)量均實現(xiàn)較大程度的提高。與此同時，美國的人工智能論文發(fā)表數(shù)量保持相對穩(wěn)定，但是論文活動力指數(shù)在不同人工智能主題中出現(xiàn)了下滑，說明美國的人工智能論文發(fā)表數(shù)量的占比出現(xiàn)下滑。而在論文影響力方面，美國在機器學(xué)習(xí)與底層算法、智能機器人、計算機視覺領(lǐng)域也均出現(xiàn)下滑，僅僅在自然語言處理方面呈現(xiàn)上升趨勢。而歐洲國家、澳大利亞以及加拿大的論文活動力指數(shù)則保持相對平穩(wěn)或上漲，原因在于這些國家的論文發(fā)表數(shù)量大幅度上漲，例如加拿大、英國和法國2017—2020年間人工智能發(fā)文總量相較于2001—2004年間的發(fā)文量漲幅分別為42%、129%、107%。而在論文影響力方面，不同國家的表現(xiàn)不盡相同，例如在計算機視覺領(lǐng)域加拿大和英國表現(xiàn)出色，2017—2020期間論文影響力指數(shù)分別達到了2.08和1.23；而在機器學(xué)習(xí)與底層算法領(lǐng)域，加拿大和法國表現(xiàn)較好，在2017—2020期間分別達到1.97、1.13。

表3 中美歐各國人工智能論文活動力指數(shù)、影響力指數(shù)

2 結(jié)論與建議

在過去的20年中，中國在人工智能領(lǐng)域發(fā)展迅速，無論是在論文的發(fā)表數(shù)量還是論文的影響力方面都有著較大幅度的提高，中國作為該領(lǐng)域的一個追趕者，在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了跨越式的發(fā)展。具體表現(xiàn)為兩點。

第一，美國、加拿大及歐洲等地區(qū)在人工智能領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量有上升趨勢。同時歐洲、加拿大和澳大利亞的論文發(fā)表占比也呈現(xiàn)上升的趨勢，但是美國論文發(fā)表數(shù)量占比呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢。

第二，中國近年來在人工智能領(lǐng)域論文發(fā)表數(shù)量迅速增加，同時在機器學(xué)習(xí)與底層算法、智能機器人方面的論文影響力逐漸增加，這說明中國在人工智能領(lǐng)域的影響力逐漸增加，并在世界范圍內(nèi)保持一定的領(lǐng)先優(yōu)勢，這種技術(shù)領(lǐng)先為中國在其他領(lǐng)域的技術(shù)趕超提供了值得借鑒的樣板。

根據(jù)本文的研究成果，提出3點建議：

第一，繼續(xù)鼓勵高校參與人工智能的相關(guān)研究。中國人工智能技術(shù)起步晚，但是發(fā)展迅速，這與高校的科研工作者積極參與人工智能的研究密不可分，應(yīng)該繼續(xù)鼓勵高?？蒲泄ぷ髡叻e極參與人工智能的研究，促進中國在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

第二，加快大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的建設(shè)。人工智能的應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐，需要在確保數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上推進大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的建設(shè)，推進數(shù)據(jù)的共建共治共享。

第三，促進人工智能與產(chǎn)業(yè)的融合。目前人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化程度還偏低，可以鼓勵人工智能與產(chǎn)業(yè)的融合，提升人工智能的產(chǎn)業(yè)化水平，利用人工智能技術(shù)促進實體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。