2010-03-03
■ 面談
相談に乗っていただく． まだまだ悩み考えます．
■ テーマ探し中
相変わらず模索中． 応用としてはparaphrasingもすごく興味はあるんだけど， そこに行くにはSRLやdependencyとかできないとなぁと思ったりして． 応用の実現のためにそれらをしたいって気持ちもあるし， 単純にそれらを向上させたいって気持ちもある． 最近は後者寄り． ただし，単純に数字だけを上げたいって訳でもない． そういう点ではMLよりはNLPよりなのかな．
いくつかヒントを頂いたので，もう少し広い視点からそれらを捉えられないかを， 考えて見ようかと思います． それには，とにもかくにも論文読みに尽きますよねぇ．
この前も書いたけど，色々読んではいるものの， なんか砂をつかんでるような感じがして，こんなんでいいんだろうかねぇ，と思ったり． いまだに研究といったら，何か手を動かすことってイメージが抜けてないってもあるよなぁ．
今まではどちらかというと，幅優先探索だったので， 深さ優先探索に切り替えて見ようかと考えてます． あと探索スピードの増強，これも大切っ!
■ 最近論文読んで
反省としては，もっと読む絶対量を増やしたい． あまりに，ひどい． まあ，ほんと色々理由はあったにせよ，目標量に全然達していない． おそらく今後はあまり忙しくなくなるから大丈夫． しっかりがんばりたい，
けど，ほんのちょっぴり雀の涙ほどだけど，自信がついたのも事実． 当初の数倍の速度で英語が読めるようになってる． テクニカルタームも英語の表現もある程度分かってきてるからね．
あと，おもしろいです． まだまだ立体的には見えてこないけど，ほぉ，こんなこと， こんな方法でやるんだな〜，っと思ったり． 周りの状況が更に見れてくれば，もっとおもしろくなるはず． 全体像が見えてないって意味では，まだ苦しいけど．
大げさな表現に聞こえるかもしれないけど， 最初ぼくは，こんなもの読める人はどんな人なんだよっって思ってたけど， 慣れですね，読めるようになってきました．
まぁ未だに，書くほうに関しては，遙か彼方，書けるもんかいなと思ってますが， どんどん近づいていきたい．
■ FSNLP
HMMとか． なんだよ，前向きも後ろ向きも，どっちも簡単な話じゃねぇかよー!! 同じ計算を繰り返さない，ただそれだけ． ただ，HMMの概念が少しあやふやなので，後で見返しておこう． ゼミ室，すごく寒いです．冬眠しちゃいます．(ごめん;;) 早く空調工事が終わってほしい……．
「何か手を動かす」というのは「コードを書く」という意味ならそれは研究ではなく開発(エンジニアリング)です。「タグづけする」「データを眺める」という意味なら研究です。前者は問題解決能力、後者は問題発見能力です。
研究の世界は問題を解いた人より問題を作った人のほうが偉い(開発の世界では逆)ので、ひたすら磨くしかないんでしょうね。「産みの苦しみ」というものです、たぶん。
日本の学生は大学院に入るまで問題発見(作成)能力を問われることはないですし、日本の学校で「優秀」とされる人は問題解決能力に優れた人なので、苦しくても、粛々とやるしかないですね……。
自分も問題発見(作成)能力には自信ないです。こればかりは(全くセンスだけというわけではないですが)才能も関係しますし、必ずしもみんながみんな得意というわけでもないようです。
努力次第の面もあるのですが、努力すればみんながみんな小説家になれるかというとそういうわけでもないように、なれるかどうか分からなくても努力するしかない、という感じでしょうね〜
コメントありがとうございます．
確かに生データも見ないといけないですね．
おっしゃる通り，今までは問題解決ばかり見られていたので，
問題解決の方が，なんだか有難そうに感じちゃいますね．
また，解決の方がなまじっか手っ取り早く，
手をつけやそうというのも，原因だと思います．
ひたすら努力しますっ.
工藤さんも書いていましたが、問題解決のほうが得意(好き)な人はエンジニアリングが向いていますね。研究の場合、問題解決はそこまで重要ではないですし、最終的には自分でやらず学生にやらせるために取っておいたりしますし……。(そもそも研究の中に占めるコードを書く割合が低いだけではなく、コードを書くのは学生からポスドクにかけての5年前後くらいしかない)
企業でインターンシップをして感じるのは、問題は業務の中にたくさんあるので、自分で発見しなくても社内の誰かが困っていて助けを求めてくるので、そういう人に研究の成果を提供する(=問題解決能力)だけでものすごく喜ばれる、ということですね。
もっとも、日本の大企業の研究所なんかだと、研究所が独立した会社になっていて、開発とだいぶ離れているので、なにを作っても全然喜んでくれなかったりしますが。そういう意味では、Google や Yahoo! や Microsoft みたいなところでは、開発と研究が近いので、研究のやりがいがあります。Microsoft の研究所が日本にあったら自分はそこ行ってたと思いますね〜。問題解決8割、問題発見2割くらいで研究ができるのが自分的には理想的の配分なんですが、大学だと問題解決2割、問題発見8割ってところですね……。
>問題は業務の中にたくさんあるので
なるほど，そういうところも企業との違いなんですね．
しかし，「問題」のタイプは企業と大学とでは違うんでしょうか．
もっとも，研究分野にもよるとは思いますが．
自分はどっちタイプなのかは，まだよく分かってません．
実現可能性はともかく，確かに日本にも研究所作ってくれると嬉しいですね〜