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導讀：近日，由清華大學人工智能研究院、北京智源人工智能研究院和清華-中國工程知識智能聯合研究中心編寫的《人工智能之表示學習》報告正式發布。該報告主要從概念、理論模型、領域人才、技術趨勢等4個部分，介紹知識表示學習的技術發展和研究最新進展，并展望該技術的未來發展方向與前景。

近年來，以深度學習為代表的表示學習技術熱度高漲，在語音識別、圖像分析和自然語言處理領域獲得廣泛關注。表示學習旨在將研究對象的語義信息表示為稠密低維實值向量，便于在低維空間中進行對象關系的語義關聯計算，并有效解決數據稀疏問題，顯著提升自然語言處理、計算機視覺和機器學習算法等任務的性能。

本報告根據《CCF推薦國際學術期刊和會議目錄》和ACM計算機學分類系統相關子領域的A類期刊和會議作為數據來源，主要研究2010-2020年期間表示學習的技術發展和最新研究進展，并展望該技術的未來發展方向與前景。

報告綜合運用了文獻分析、大數據分析和挖掘技術、特征抽取、人才畫像等研究方法。借助科技情報大數據挖掘與服務系統平臺AMiner，通過“表示學習”領域的關鍵詞智能匹配出所有相關論文。并基于這些論文，進行進一步挖掘分析。

在語音交互的AI時代，深度學習的出現與發展使自然語言處理（NLP）技術取得了重大的突破。深度學習的重點之一則是語言表示學習，該報告主要從表示學習的理論基礎、主要方法、最新科研進展及代表性論文解讀等方面進行相關核心技術介紹。

表示學習的理論基礎

網絡表示學習的主要算法

知識表示學習的主要方法模型

該報告還基于AMiner系統的“Topic必讀論文”功能，通過本領域專家以及熱心專業讀者推薦，選取了表示學習領域其中代表性的十篇論文進行解讀。此外，該報告還分析了領域相關的專利情況、國家自然科學基金NSFC項目。

表示學習領域全球學者分布地圖如下：

表示學習領域全國學者分布地圖如下：

依托AMiner平臺，針對表示學習領域，綜合參考h-index指標和領域專家推薦意見，報告還篩選了國外和國內各10位代表性學者進行學者畫像展示和簡要介紹。“學者畫像”是AMiner平臺的核心服務功能之一，學者畫像的特色在于提供專家學者如姓名、單位、地址、聯系方式、個人簡介、教育經歷等個人基本信息。

作為一項新興技術，知識表示學習的未來技術發展和應用具有巨大潛力。該篇借助領域技術分析系統（http://trend.aminer.cn），對所選期刊和會議中的科技論文情報進行深入挖掘，對表示學習的技術趨勢及國際研究趨勢等方面進行展示和分析。

技術研究發展趨勢

根據“表示學習”領域關鍵詞，從AMiner數據庫中查找出指定期刊會議發表的論文，其中包含論文所在領域的分支術語和年份，統計含有這些術語論文數量，給出論文數量排名前10的技術術語，再統計這些術語的起止年份，劃分時間窗格，生成大數據智能的發展趨勢圖。

國家研究發展趨勢

根據AMiner平臺分析不同國家在“表示學習”領域的研究趨勢，在趨勢圖中以不同顏色的色帶代表不同的國家，以其寬度表示該國家在當年的研究熱度，與當年該國論文數量呈正相關，每一年份中按照其熱度由高到低進行排序。

AMiner平臺提供了領域人才分析功能。

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