导读： 近日，由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院和清华-中国工程知识智能联合研究中心编写的《人工智能之表示学习》报告正式发布。该报告主要从概念、理论模型、领域人才、技术趋势等4个部分，介绍知识表示学习的技术发展和研究最新进展，并展望该技术的未来发展方向与前景。
近年来，以深度学习为代表的表征学习技术在语音识别、图像分析和自然语言处理领域得到了广泛关注。表征学习旨在将研究对象的语义信息表达为稠密的低维实值向量，便于低维空中对象关系的语义关联计算，有效解决数据稀疏问题，显著提高自然语言处理、计算机视觉、机器学习算法等任务的性能。【/br/】根据CCF推荐的《国际学术期刊和会议目录》和ACM计算机科学分类体系相关子领域的A类期刊和会议作为数据源，本报告主要研究2010-2020年学习技术的发展和最新研究进展，并展望该技术未来的发展方向和前景。
报告综合运用了文献分析、大数据分析与挖掘技术、特征提取、人才画像等研究方法。借助科技信息大数据挖掘与服务系统平台AMiner，通过“表征学习”领域的关键词智能匹配所有相关论文。在此基础上，进行进一步的挖掘分析。在语音交互的AI时代，深度学习的出现和发展，使NLP技术有了很大的突破。深度学习的一个关键点是语言表征学习。本报告主要从理论基础、主要方法、最新研究进展、代表性论文解读等方面介绍相关核心技术。
代表学习的理论基础
向量之间的模型空
Word包模型
主题模型
独立热表示和分布式表示
网络表示学习的主要算法
基于网络结构的网络表征学习
结合外部信息的网络表征学习
知识表示学习的主要方法模型
距离模型/结构表示
单层神经网络模型
能量模型
双线性模型
张量神经网络模型
矩阵分解模型
翻译模式
该报告还基于AMiner系统的“Topic必读论文”功能，通过本领域专家以及热心专业读者推荐，选取了表示学习领域其中代表性的十篇论文进行解读。此外，该报告还分析了领域相关的专利情况、国家自然科学基金NSFC项目。
表示学习领域全球学者分布地图如下：
表示学习领域全国学者分布地图如下：
依托AMiner平台，针对表示学习领域，综合参考h-index指标和领域专家推荐意见，报告还筛选了国外和国内各10位代表性学者进行学者画像展示和简要介绍。“学者画像”是AMiner平台的核心服务功能之一，学者画像的特色在于提供专家学者如姓名、单位、地址、联系方式、个人简介、教育经历等个人基本信息。
作为一项新兴技术，知识表示学习的未来技术发展和应用具有巨大潜力。该篇借助领域技术分析系统（http://trend.aminer.cn），对所选期刊和会议中的科技论文情报进行深入挖掘，对表示学习的技术趋势及国际研究趋势等方面进行展示和分析。
技术研究发展趋势根据“表示学习”领域关键词，从AMiner数据库中查找出指定期刊会议发表的论文，其中包含论文所在领域的分支术语和年份，统计含有这些术语论文数量，给出论文数量排名前10的技术术语，再统计这些术语的起止年份，划分时间窗格，生成大数据智能的发展趋势图。
显示学术领域学者全国分布情况的地图如下:
研究领域学者全国分布图如下:
学术领域学者全国分布图如下:
国家研究发展趋势根据AMiner平台分析不同国家在“表示学习”领域的研究趋势，在趋势图中以不同颜色的色带代表不同的国家，以其宽度表示该国家在当年的研究热度，与当年该国论文数量呈正相关，每一年份中按照其热度由高到低进行排序。
[/s2/]AMiner平台提供领域人才分析功能。【/s2/】可视化该领域人才的全国分布、机构分布、H指数分布；
本文分析了中国学者的比较优势和中外合作。
提供了人才查询、定位、分析、展示一体化的应用模式。
利用团队多年的命名消歧技术，建立了相对完善的学者与论文的映射关系；
提供学者研究兴趣的发展趋势分析和学者合作者的网络分析；
同时支持用户交互，通过众包丰富和更新专家学者的相关信息。
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