侯素娟,趙瑞珍,宋 蘇

1(山東師范大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東 濟(jì)南 250014)

2(國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì) 信息科學(xué)部,北京 100085)

通訊作者:趙瑞珍,E-mail:zhaorz@nsfc.gov.cn

國(guó)家自然科學(xué)基金申請(qǐng)書(shū)通常反映相關(guān)領(lǐng)域目前最新進(jìn)展和成果.申請(qǐng)書(shū)一般都附有關(guān)鍵詞,這些關(guān)鍵詞能夠迅速、準(zhǔn)確地反映出一份申請(qǐng)書(shū)的主題內(nèi)容和重點(diǎn),也是函評(píng)階段計(jì)算機(jī)輔助指派系統(tǒng)進(jìn)行專家匹配的重要因素之一.對(duì)某個(gè)研究領(lǐng)域較長(zhǎng)時(shí)間段的大量基金申請(qǐng)書(shū)進(jìn)行關(guān)鍵詞的詞頻和趨勢(shì)規(guī)律分析,有助于揭示本領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)、總體內(nèi)容特征、內(nèi)容之間的內(nèi)在聯(lián)系、學(xué)術(shù)研究的發(fā)展脈絡(luò)與發(fā)展方向等[1].文獻(xiàn)[2]對(duì)國(guó)家自然科學(xué)基金自動(dòng)化領(lǐng)域1986 年～2017 年項(xiàng)目申請(qǐng)和資助數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量分析,發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化領(lǐng)域基金資助的相關(guān)領(lǐng)域反映了國(guó)內(nèi)外研究前沿;同時(shí)發(fā)現(xiàn),熱點(diǎn)領(lǐng)域理論研究的比重大于應(yīng)用基礎(chǔ)研究.

近些年,隨著網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)技術(shù)的快速發(fā)展,多媒體數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng),圖像和視頻數(shù)據(jù)的研究已成為計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域研究的熱點(diǎn).2019 年,國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)信息科學(xué)部明確將“社交媒體大數(shù)據(jù)分析與處理”作為優(yōu)先支持的研究領(lǐng)域之一[3].目前,計(jì)算機(jī)學(xué)科(對(duì)應(yīng)一級(jí)代碼F02)共設(shè)有65 個(gè)三級(jí)代碼.近5 年,計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域(對(duì)應(yīng)三級(jí)代碼F020502)的項(xiàng)目申請(qǐng)量和項(xiàng)目資助量在65 個(gè)三級(jí)代碼中均排第一位,具體地,在申請(qǐng)方面,2014 年～2018 年度各類項(xiàng)目總量共計(jì)2 445 項(xiàng),占計(jì)算機(jī)應(yīng)用(F0205)項(xiàng)目總量的27.4%,占整個(gè)計(jì)算機(jī)學(xué)科項(xiàng)目總量的10.4%;在資助方面,2014 年～2018 年度各類項(xiàng)目總量共計(jì)646 項(xiàng),占計(jì)算機(jī)應(yīng)用項(xiàng)目總量的30.09%,占整個(gè)計(jì)算機(jī)學(xué)科項(xiàng)目總量的11.5%.因此,本文選取2014 年～2018 年計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域的項(xiàng)目關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析.

1 關(guān)鍵詞標(biāo)引量與資助率

在進(jìn)行項(xiàng)目申報(bào)時(shí),國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)要求每個(gè)項(xiàng)目標(biāo)引5 個(gè)以內(nèi)(含5 個(gè))的關(guān)鍵詞.我們統(tǒng)計(jì)了2014 年～2018 年計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域的項(xiàng)目申請(qǐng)量及其標(biāo)引的關(guān)鍵詞數(shù)量(本文統(tǒng)計(jì)的關(guān)鍵詞數(shù)量包含了重復(fù)出現(xiàn)的關(guān)鍵詞)、項(xiàng)目資助量及其標(biāo)引的關(guān)鍵詞數(shù)量,見(jiàn)表1.

Table 1 Number of projects and keywords in the field of computer image and video processing from 2014 to 2018表1 2014 年～2018 年計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域的項(xiàng)目數(shù)量和關(guān)鍵詞數(shù)量

根據(jù)表1 中的結(jié)果統(tǒng)計(jì),2014 年～2018 年申請(qǐng)項(xiàng)目2 445 項(xiàng),標(biāo)引關(guān)鍵詞10 686 個(gè),篇均關(guān)鍵詞4.37 個(gè).資助項(xiàng)目646 項(xiàng),標(biāo)引關(guān)鍵詞2 844 個(gè),篇均關(guān)鍵詞4.40 個(gè).

同時(shí),我們還統(tǒng)計(jì)了計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域關(guān)鍵詞標(biāo)引量(關(guān)鍵詞標(biāo)引量:申請(qǐng)書(shū)中所標(biāo)注的關(guān)鍵詞的個(gè)數(shù))及其對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目申請(qǐng)量,如圖1 所示.

由圖1 可以看出:大多數(shù)申請(qǐng)項(xiàng)目的關(guān)鍵詞標(biāo)引量集中在4～5 個(gè),其中,標(biāo)注了4 個(gè)和5 個(gè)關(guān)鍵詞的項(xiàng)目數(shù)量分別有673 項(xiàng)和1 377 項(xiàng),分別占總項(xiàng)目的27.53%和56.32%,二者之和所占比例達(dá)83.85%.

此外,筆者還統(tǒng)計(jì)了計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域關(guān)鍵詞標(biāo)引量及其對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目資助占比,如圖2 所示,其中,括號(hào)內(nèi)的數(shù)字為關(guān)鍵詞標(biāo)引量對(duì)應(yīng)項(xiàng)目數(shù)量的占比.

Fig.2 Number of keywords and corresponding project funding rate圖2 關(guān)鍵詞標(biāo)引量及其項(xiàng)目資助占比

由圖2 可以看出,近5 年資助項(xiàng)目的關(guān)鍵詞標(biāo)引量具有以下特點(diǎn).

(1)大多數(shù)獲資助項(xiàng)目的關(guān)鍵詞標(biāo)引量集中在4～5 個(gè),其中,標(biāo)注4 個(gè)和5 個(gè)關(guān)鍵詞的項(xiàng)目共計(jì)544 項(xiàng),占項(xiàng)目總數(shù)的84.21%;標(biāo)引5 個(gè)關(guān)鍵詞的項(xiàng)目資助占比最高,相對(duì)于同為5 個(gè)關(guān)鍵詞的項(xiàng)目申請(qǐng)占比(56.32%)高2.5%;

(2)結(jié)合圖1 數(shù)據(jù),可以計(jì)算出標(biāo)引1～5 個(gè)關(guān)鍵詞的項(xiàng)目資助率分別為25%,20.69%,26.83%,24.37%,27.6%,其中,標(biāo)引5 個(gè)關(guān)鍵詞的項(xiàng)目獲得資助的比例相對(duì)較高.

以上分析表明,獲資助申請(qǐng)書(shū)其關(guān)鍵詞標(biāo)引量絕大多數(shù)在4 個(gè)或以上,當(dāng)申請(qǐng)書(shū)的關(guān)鍵詞標(biāo)引量為5 時(shí),獲資助比例較高.

2 關(guān)鍵詞詞頻與資助率

2.1 關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)

詞頻用于定義關(guān)鍵詞在某一研究領(lǐng)域中出現(xiàn)的頻次高低[4].我們對(duì)2014 年～2018 年計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域申請(qǐng)及獲資助項(xiàng)目的關(guān)鍵詞詞頻進(jìn)行統(tǒng)計(jì),表2 中列出排序在前10 的關(guān)鍵詞及其詞頻(注:申請(qǐng)及獲資助項(xiàng)目的關(guān)鍵詞總量分別為10 686 和2 844).

由表2 的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出:

(1)從關(guān)鍵詞反映出的申請(qǐng)項(xiàng)目的研究熱點(diǎn)與專家的認(rèn)可度基本一致,例如:申請(qǐng)項(xiàng)目和資助項(xiàng)目詞頻排序在前2 位的均依次為“深度學(xué)習(xí)”和“特征提取”.然而,兩者其他關(guān)鍵詞的研究熱度和專家認(rèn)可度并不一致,如“圖像理解”在資助項(xiàng)目的關(guān)鍵詞詞頻排序中列第3 位,而在申請(qǐng)項(xiàng)目的關(guān)鍵詞詞頻排序中列第7 位;

(2)高頻詞確實(shí)反映了計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域的熱點(diǎn):a)隨著AlphaGo 戰(zhàn)勝人類圍棋世界冠軍,人工智能迎來(lái)第三次熱潮,深度學(xué)習(xí)成為本領(lǐng)域備受關(guān)注的研究?jī)?nèi)容,這在表2 的詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果中得到了充分體現(xiàn);b)圖像特征提取是圖像和視頻研究的關(guān)鍵,特征提取的效果直接決定著圖像和視頻應(yīng)用的性能.如何從原始圖像中提取具有較強(qiáng)表示能力的特征,是計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理的一個(gè)研究熱點(diǎn).這從表2 中也得到體現(xiàn).

Table 2 Top 10 keyword frequency in the field of computer image and video processing from 2014 to 2018表2 2014 年～2018 年計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域項(xiàng)目關(guān)鍵詞詞頻TOP10

2.2 關(guān)鍵詞詞頻與資助率

我們對(duì)計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域的項(xiàng)目出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞的資助率進(jìn)行統(tǒng)計(jì),并將統(tǒng)計(jì)結(jié)果按照資助項(xiàng)目的關(guān)鍵詞詞頻高低進(jìn)行排序,表3 給出了資助項(xiàng)目詞頻排序在前10 的關(guān)鍵詞的資助率統(tǒng)計(jì)結(jié)果.

Table 3 Keyword frequency and project funding rate in the field of computer image and video processing from 2014 to 2018表3 2014 年～2018 年計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域的項(xiàng)目關(guān)鍵詞詞頻與關(guān)鍵詞的資助率

從表3 可以看出:

(1)詞頻高的項(xiàng)目,其資助率不一定高.例如:“圖像理解”在資助項(xiàng)目的關(guān)鍵詞詞頻排序中列第3 位,在申請(qǐng)項(xiàng)目的詞頻排序中列第7 位,其資助率較高;“目標(biāo)檢測(cè)”在資助項(xiàng)目的關(guān)鍵詞詞頻排序中列第8 位,在申請(qǐng)項(xiàng)目的關(guān)鍵詞詞頻排序中列第4 位,其資助率較低;

(2)涉及“深度學(xué)習(xí)”和“圖像理解”的項(xiàng)目相對(duì)容易得到同行專家的認(rèn)可.

3 研究熱點(diǎn)變化

詞頻分析法是利用詞頻來(lái)確定該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和發(fā)展動(dòng)向的計(jì)量學(xué)方法[4].申請(qǐng)書(shū)中關(guān)鍵詞詞頻的高低,可以反映本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和主要研究方向,由關(guān)鍵詞詞頻分布特征可以分析出本領(lǐng)域研究的集中程度.為了分析近5 年計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的變化,筆者運(yùn)用詞頻分析法從詞頻方面分別對(duì)申請(qǐng)項(xiàng)目和資助項(xiàng)目的關(guān)鍵詞詞頻進(jìn)行逐年統(tǒng)計(jì),并列出詞頻排序在前10 的關(guān)鍵詞(見(jiàn)表4).由表4 的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出:

(1)對(duì)于詞頻最高的關(guān)鍵詞,申請(qǐng)項(xiàng)目和資助項(xiàng)目?jī)烧咄耆ヅ?例如:2014 年,申請(qǐng)項(xiàng)目和資助項(xiàng)目詞頻最高的關(guān)鍵詞均為“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”;2015 年～2018 年,關(guān)鍵詞“深度學(xué)習(xí)”的詞頻排序持續(xù)保持第一.目前,深度學(xué)習(xí)發(fā)展迅速,其研究?jī)r(jià)值和潛力正不斷地被挖掘,在圖像檢索、語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域均取得了突出的應(yīng)用效果;

(2)對(duì)于其他關(guān)鍵詞,申請(qǐng)項(xiàng)目和資助項(xiàng)目?jī)烧叩脑~頻排序基本不匹配,具體表現(xiàn)在同一關(guān)鍵詞不僅在同一年度的申請(qǐng)和資助的詞頻排序各不相同,而且不同年份的詞頻排序變化波動(dòng)也較為明顯.以“圖像檢索”關(guān)鍵詞為例,圖3 給出其近5 年在申請(qǐng)和資助兩方面詞頻排序的變化.

Table 4 Top 10 annual keyword frequency of the field of computer image and video processing from 2014 to 2018表4 2014 年～2018 年計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域項(xiàng)目關(guān)鍵詞TOP10 逐年統(tǒng)計(jì)

Table 4 Top 10 annual keyword frequency of the field of computer image and video processing from 2014 to 2018表4 2014 年～2018 年計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域項(xiàng)目關(guān)鍵詞TOP10 逐年統(tǒng)計(jì)

Fig.3 Change of Word Frequency Ranking towards Image Retrieval from 2014 to 2018圖3 關(guān)鍵詞圖像檢索在2014 年～2018 各年度的詞頻排序變化

4 總結(jié)

本文從申請(qǐng)項(xiàng)目和資助項(xiàng)目?jī)蓚€(gè)方面,對(duì)2014 年～2018 年計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì),分別對(duì)關(guān)鍵詞的標(biāo)引量和詞頻進(jìn)行分析,并探討了它們與資助率的關(guān)系,最后,透過(guò)熱頻關(guān)鍵詞的變化分析了計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的變化.可以看出,“深度學(xué)習(xí)”在計(jì)算機(jī)圖像與視頻處理領(lǐng)域已持續(xù)成為大家關(guān)注和感興趣的研究課題.