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神经信息处理年会（NIPS）是人工智能领域最具影响力的学术会议之一,因此每年都会有大量科研人员参会,和之相伴的是大量学术论文提交送审,但在这些提交送审的论文当中,能被录取的却是寥寥无几.带着一份好奇,本文作者Robbie Allen对NIPS2017年会上的获奖论文进行了详细统计,为我们揭秘了这场论文竞赛中的胜利者.
众所周知,第三十一届神经信息处理系统年会（NIPS）近期在美国加州长滩举行.NIPS可以说是最有声望的AI相关学术会议,同时还是出席人数规模最大的会议.而在过去的几年里,出席率急剧上升.
不仅出席人数增加,和此相关的,提交审查的论文数量也在增长.2016年,共提交论文2406篇,其中568篇论文（https：//nips.cc/Conferences/2016/Schedule?type等于Poster）被众所周知,第三十一届神经信息处理系统年会（NIPS）近期在美国加州长滩举行.NIPS可以说是最有声望的AI相关学术会议,同时还是出席人数规模最大的会议.而在过去的几年里,出席率急剧上升.
不仅出席人数增加,和此相关的,提交审查的论文数量也在增长.2016年,共提交论文2406篇,其中568篇论文（https：//nips.cc/Conferences/2016/Schedule?type等于Poster）被接受录用,录取率为24%.而2017年,共接收3240篇论文,其中有679篇（https：//nips.cc/Conferences/2017/Schedule?type等于Poster）被接受录用,录取率为21%.
我之所以决定和Lawrence Carin合作,而不是像以往那样单打独斗,只身就职于Automated Insights,主要原因是他组织了一个机器学习专家团队.Lawrence是机器学习学术领域的重要人物,NIPS就是一个很好的例子.Lawrence所领导的小组2017年向NIPS提交了10篇论文.往往两篇论文被接受录用就是一个重大的成就了,所以10篇是一个很大的数字.这使我想要对这被接受的679篇论文背后的人员和机构做一些分析.这就是我接下来将要介绍的内容.
NIPS并不是唾手可得的
除了了解哪些研究人员（如Lawrence）的论文被NIPS获接受之外,我很想知道哪些机构是最多产的.就像Andrej Karpathy为ICML所做的那样（https：//medium.com/@karpathy/icml-accepted-papers-institution-stats-bad8d2943f5d）,我认为这是一个简单的数据挖掘任务,特别是在NIPS和ICML所使用的是相同的网站情况下.
2017年10月,当我查看接受的论文的初始列表[可以在Wayback Machine（https：//web.archive.org/web/20170914060103/nips.cc/Conferences/2017/AcceptedPapersInitial）上找到]时,格式就是如下所示：
VAE Learning via Stein Variational Gradient Descent
Yuchen Pu （Duke University） · zhe Gan（duke） · Ricardo Henao （Duke University） · Chunyuan Li （Duke University） ·Shaobo Han （Duke University） · Lawrence Carin （Duke University）
Efficient Use of Limited-Memory Resourcesto Accelerate Linear Learning
Celestine Dünner （IBM Research） · Thomas Parnell （IBM Research） · Martin Jaggi （EPFL）
Temporal Coherency based Criteria for Predicting Video Frames using Deep Multi-stage Generative Adversarial Networks
Prateep Bhattacharjee （Indian Institute of Technology Madras） · Sukhendu Das （IIT Madras）
这是一种非常可行的方法.它有我所需要的所有信息,即论文、作者名单和他们的所在机构.编写一个脚本来解析并生成我正在查找的统计信息是很简单的.不过,这是我第一次介绍各种机构使用的名字,所以难免有些不足.有10种不同的方式可以用于表示“Google”,而有11种不同的“IBM”版本,因此需要一些手动处理.
更大的问题来了,因为我想获得更新的统计信息（用于这篇文章）.在最终被接受的论文列表中,已经有了良好的格式化的样式.我发现有两个地方可以得到最新的列表：这里（https：//nips.cc/Conferences/2017/Schedule?type等于Poster）以及该处（https：//papers.nips.cc/book/advances-in-neural-information-processing-systems-30-2017）.只有一个问题：这两个列表里面都没有涉及作者所在机构介绍！我做了一些搜索,但找不到其他来源.我本可以试着把这些机构从论文中拉出来,但是在看了几篇文章之后,发现没有一个作者排列的标准化格式,因此,这看起来像是一个艰巨的任务,而它本来应该是可以快速完成的任務.
那么,现在我唯一的选择是希望自2017年9月份初稿发表以来没有多少变化.我可以将2017年9月份版本中的机构用到2017年12月的版本中.这使得数据解析任务变得更加复杂,因为现在我需要从两个单独的列表中对数据进行配对,并将所有差异考虑在内.此外,这意味着对于那些没有出现在2017年9月份数据中的任何新作者,我将不能够提供其所在机构.
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参考文献：
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