これから研究をはじめる人へのアドバイス
研究の世界 上の文章はもちろんネタですが、研究を続けていくと本当にここに書かれたような、トップジャーナルに通ってなければ…、という世界が待っています。実際、僕自身もいつもこのような心づもりで研究しています。ただ、ひとつ気になったのは、自分自身の経験や、周りの様子を見る限り、Cell, Nature, Science (CNSと俗に言われます)などは、自分一人の実力だけで採録されるわけではありません。この人がいなかったらここまでの成果は出なかった、という貢献は確実にあるけれど、大抵は多くの人の長年の努力の積み重ねの結果acceptされています。 研究のインパクトの大きさ だから結果として、団体で金メダル！くらいには誇れますが、これを個人の功績と考えるのはあまりに決まりが悪いものです。僕が情報と生物の融合分野にいながら、情報系でかつ腕一本でできる研究も続けているのは、この決まりの悪さを避けたい
「先行研究のまとめ方講座」を実施しました！（＠青山学院大学） - Tateno Yoshikazu
先日、青山学院大学の社会人大学院生の方（修士１年）を対象に、「先行研究のまとめ方講座」を実施しました。知り合いの院生の方に依頼されて実施したのですが、自分にとっても学びの多い講座となりました。 ▼ 今回実施した講座で話したトピックは大きく以下の３点です。 １．先行研究の読み込みに関するもの こちらは以下の記事を発展させたかたちで話をしました。 僕が中原研で学んだ「先行研究の読み込み」に必要な３つのポイント https://www.tate-lab.net/mt/2010/04/post-176.html ２．先行研究の読み方と研究の進め方の関連について 先行研究の読み方は一様ではなく、研究の時期によって少しずつ異なってきます。 ここでは自分の研究課題と、読んでいる文献が対応しているかについて検討しました。 ３．先行研究を文章としてまとめる方法について これはすでにテーマも決まって、論文やレ
傑出した研究成果を出すための8のポイント - クマムシ博士のむしブロ
Tips From the Top: Science Careers 2011年のノーベル賞受賞者へのインタビュー記事がScienceに載っていたので、読んでみました。ノーベル賞をもらうにはどんな心がけが必要かを、受賞者が答えています。 インタビューを受けているノーベル賞受賞者は、以下の方々です。 Brian Schmidt博士 (ノーベル物理学賞) Saul Perlmutter博士 (ノーベル物理学賞) Bruce Beutler博士 (ノーベル生理学・医学賞) Daniel Shechtman博士 (ノーベル化学賞) 興味深いのは、受賞者に共通する意見がいくつかあることです。ここでは、このインタビュー記事から気になった意見を8のポイントとしてまとめました。 1. 本当に重要なことに取りくめ。自分がその問題を解いた時に、自分自身を誇りに思えるようなテーマを選べ。 2. 保守的になったり
過去10年間のComputer Science系論文で被引用数トップ10を作ってみた - 情報科学屋さんを目指す人のメモ（FC2ブログ版）
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 2000年以降の論文に限定して、 CS系論文の被引用数ランキングを作って分析してみた。 この作業を通じて予想以上に得るものがあった。 ランキングの作り方 CiteSeerXが公開している「Most Cited Computer Science Articles (2010/9/14)」を元データに採用した。 ここから2000年以降の文章に限定した後、ハンドブックや雑誌記事などを取り除いて論文だけのランキングを作成した。 被引用数は時間が経つほど増える一方なので、2000年・2001年あたりの論文が有利であることに注意する必要がある。 ただし、このことがかえって得るものを増やしてくれた。 アブストラクトをチェック 良い機会であるので、 各論文の概要や結論をチェック
研究・企業・生き方について - 情報科学若手の会2011 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。 2011/9/17〜2011/9/19に熱海で行われた情報科学若手の会2011に参加し、講演をしてきました。 テーマを決めるに当たって、参加者の年齢、興味分野、スキルの幅が非常に広いということもあり、若手の会参加者のみなさんから質問を前もって聞いておき、それについて回答するという形にしました。 自由に質問を集めたのですが、それらは研究・企業・生き方のテーマにまとめられそうだったので、それらのテーマに沿って講演をしました。 研究 : 自然言語処理、機械学習、それらの今後 企業：起業の話、PreferredInfrastructureの話、 研究をビジネスに適用する際の話 生き方：学生、社会人の心境、アドバイス、 モチベーションの話など 何か一つのメッセージを伝えるというよりは様々な考えや体験談、tipsなどを関係なく並べたものになっています。 皆様にとって何か参考になれば幸いで
研究室生活 基礎文法最速マスター - わさっきhb
プログラミング言語以外で，「基礎文法最速マスター」を名乗って，取りまとめてみました． 1. 基礎 人間関係 研究室には，よく顔を出すようにしましょう．そして，縦横の良好な人間関係を築いてください． 先輩と親しくなりましょう．しかし普段は仲良しな先輩でも，ゼミの質問は厳しいかもしれません．それは「洗礼」というものですので，受け入れましょう．そして1年後には，厳しくいくか，優しく言うかは別として，みずから良き先輩になりましょう． サポートしないこと 研究室は，研究活動のための場であり，それ以外の学業に関すること，例えば「授業料の支払い」や「授業の単位」については，基本的にサポートをしてくれません． ただ，単位については，試験対策という名の勉強会を開くことがあったりします．そういうのには参加して，苦楽をともにしましょう．過去問を先輩からもらっても，解答例は実は正解ではない可能性がありますので，そ
勉強会に出て思ったこと - 朱鷺の杜(IBIS)ブログ
大きなイベントや書評だけで更新しているとほとんど更新できないので，ツイッターに書くような雑談ネタをこちらにも書いてみる． ８／４に鹿島さん＠東大の企画された icml2011 の読み会 に参加した． スライド等上がっているので内容についてはそちらを参照． いくつかの研究では，取って付けたような ad hoc な手法を付け加えて無理矢理実験でパフォーマンスを出そうとしている節のある研究がちらほら． そんなの付け加えなくても十分面白い，というか，付け加えたことによってなんか論文の価値が下がっているような気がしてしまう． 実験ですぐにいい数字が出るような研究は「今」の技術であり，それはそれで有用だと思うが，逆に「未来」が感じられるような研究はすぐにパフォーマンスがでなくて普通だと思う． だが，国際会議でもジャーナルでも「今」と「未来」を分けたりしていないので，「未来」の研究でも「今」風の対応を迫
一流会議の論文を100本読むと大体わかってくるというのはガチ - 白湯の日記(2011-06-11)
■ 一流会議の論文を100本読むと大体わかってくるというのはガチ 生駒日記で「はじめてで迷ったときの論文の読み方」とあったので思い出してコメント． もしM1の人で，研究って何かよく分かんないなあと思っているなら， このアドバイスに素直に従うのが吉． かくいう僕も同じコメントをM1の11月に頂いている． でも，全くて行っていいほど読んでなかった． M1の冬のときは，読もうと思っても,ワケの分からない単語は次々に出てくるし， 書いてある内容も理解できないし， 自分の興味のある論文かどうかも分からないし， それまでは，なんだかんだで読むのを避けてた． 全然分かんないし， かといって良い方向性が思い浮かぶわけもなく(それは当然で，先人の知恵を借りずに思い浮かぶはずがない!)． どん底の気持ちだった． (正直に言うと，この挫折感というか，焦燥感みたいなものは， M1の秋からM2の冬までずっと感じてい
定番の評価指標がないときにどうするのか？ - 発声練習
答え：自分が良いと思う評価指標とその解釈法を読者や聴衆が納得するように説明すれば良い 卒論生を苦しめる「評価」 卒業研究に取り組む学生が困ってしまうことの一つに、自分の行ったことをどのように評価すれば良いのかがわからないというものがある。工学系の卒業研究は「ある解決すべき問題があり、それの解決 or 緩和法を提案する」という構造になっていることが多いので、評価は、自分が行ったことにより問題がどの程度解決できたのかを示せば良い。 とはいえ、そもそも物事の評価の仕方はたくさんあるし、理想的な評価を行うためにはお金と時間と人脈が必要で大学の研究室あるいは個人では実行不可能であったりもする。そして、多くの場合、能力や時間の問題から、まともな評価ができるレベルまで研究がすすんでいないということも良くある。 真に新しい＝どう評価すべきか誰も知らない 卒論生が良くとる方法としては、既に誰か偉い人が提案し
ユーザが待っている研究は、ユーザのことがいちばん大事 - 武蔵野日記
午前中、メールを書いたりなど。申請していた研究費、ひとつ内定(250万)。助教になってから3連敗だったので、採択されて嬉しい。研究スタート支援が通っていたら出さなかっただろうが、落ちたからこそ他のところで拾ってもらえたのだなぁ。これでタグづけの作業者さんに来年度も継続してもらえる目処がついたので、よかったよかった。NAIST男女共同参画室のメンバーお2人も、最先端・次世代研究開発支援プログラムに採択されたそうで、厳しい環境でもくさらず前に進み続ける勇気をみんなからもらっている。こういう場所で研究させてもらえるのは、ありがたいことである。 午後、研究室の修士の人たちの修論発表x3。1コマで3人まで話せるので、同じコマに入っていてくれたら1.5時間で終わるのだが、なぜか今日は3コマに分散していて、結局4時間坐りっぱなしでひどい腰痛に……。 自分の研究室の人の発表が終わったら出て行く人も多く、自
専門分野外の論文を査読する - ny23の日記
先週は，今年の研究が始められていないのを不安に感じつつ，査読をやっていた．ここ数年は，一年辺り，ジャーナルが5本，国際会議が10-20本ぐらいの分量．数的にはさほど多くはないと思うのだけど，査読する論文のほとんど（80%ぐらい？）が自分の専門分野外のため，一本の査読にも最低半日はかかる（関連論文まで確認しだすと数日かかる）．専門分野の査読だと，過去に5本とか7本とか回ってきたときでも，一日かそこらで終った記憶があるので，この差は非常に大きい（ここで言う専門分野の会議とは，自分が論文を出したことがある会議だけでなく，普段論文を読むだけ周辺分野の会議も含む; 過去査読した専門分野外の論文は例えば，P2P framework, image mining, social annotaion, PSO など）．専門外の論文の査読コストは専門分野の査読コストの数倍ぐらい，と考えると，専門分野の査読を5
ろんぶん! - yasuhisa's blog
まともに書いたことある論文がまだ卒論しかないid:syou6162です、こんばんわ(しかも、卒論も研究というよりお勉強という感じ。黒歴史)。 このままでは社会的に殺されてしまうので、年度末付近にある年次大会などなどの会議とかジャーナルに出すべくtouch main.texをしました。今年に入ったくらいからNLPとか機械学習の論文をちょっとずつ読み始めるようになったので、読むほうに関しては(まだまだ遅いし深く読めないけど)それなりになってきたと思うけど、書くほうは全然勝手が分からない...。 提案手法とか実験のところとかは4月に入って研究室に所属してからどういう見せ方がいいのかとか考えながら読むようにしていたので、その辺は多少こうするといいかなっていうのが分かるんだけど、イントロ、関連研究付近が意外と難しい。こういう書き方はうまいとか分かりやすいっていう感じの見方で読んでなかったのが主な原因
ある分野の研究者となるために - あしたからがんばる ―椀屋本舗
先日のJUMAN/KNPのラッパーの話の続き。 この前書いたjumanknp.rbはLinuxで書いたのだが、あれをWindowsに持って行ったときに思いがけない罠に嵌った。 Threadから立ち上げたjuman -Sと通信をするとなぜか、 金閣寺について。 金閣寺について。 金閣寺について。 未定義語 15 その他 1 * 0 * 0 NIL EOS みたいな感じで返ってくる。ちなみに期待するのはこんな感じ。 金閣寺 きんかくじ 金閣寺 名詞 6 組織名 6 * 0 * 0 "代表表記:金閣寺/きんかくじ" に に に 助詞 9 格助詞 1 * 0 * 0 "連語" ついて ついて つく 動詞 2 * 0 子音動詞カ行 2 タ系連用テ形 14 "連語" 。 。 。 特殊 1 句点 1 * 0 * 0 NIL EOS 試しに別のプロンプトを立ち上げて、juman -C localhost:
結論から言えば、参考文献リストは長いほどいい／文献収集が論文執筆にもたらす４つのご利益
読めもしない冊数を並べても飾りにもならない、と考える向きもあるが、笑止。 文献はただ集めるだけでもご利益がある（そして大抵はそこで終わらない）。それを説明しよう。 １．文献を集めている間に理解が進む 文献を集めるには、それらの内容（コンテンツ）と背景（コンテキスト）を理解し、複数の研究の間の関係を把握する必要がある。 そして逆もまた真。 文献が集まってくると、いつの間にか自分の理解が進んでいる。例えば見えにくかった背景（コンテキスト）についての感度が高まってくる。 文献をリストにして整理しているだけでも違う。 タイトルやサブタイトルに繰り返し登場するキーワードは、その領域に中心的課題に関連する用語だろう。 文献を時間順に並べたものを眺めると、その領域での関心の推移がほの見える。 同じ著者の文献をまとめて時間順に並べることは、その領域の中心的研究者の個人史と研究分野の歴史について考えるきっか
それでもテーマが決まらないあなたが繰り返し問うべき３つの問い
さて「何を書いてもいい」と言われると、逆に困るのが人の性。 無限の可能性に包囲されていては、一歩も進めまい。選択肢を切り落としていく必要があるのだ。 研究や論文のテーマは「狭い」ほどいい。 あまり狭くて特殊なテーマだと「参考文献」がなくて困ります、という人がいるが、本当に「無い」のならこんなにいいことはない。 第一人者になれるではないか。 しかし大抵は、探し方が悪いか、探しているものが間違っているかのいずれかである。 自分が取り組もうとしている研究対象について扱った文献がないことと、参考文献がないことはイコールではない。当たり前だ。 なんでこんな勘違いが生じるかといえば、参考文献に教えてもらおうという魂胆があるからだ。 変な言い方だが、参考文献は、あなたが期待するような〈参考〉にはならない。 参考文献は、ムスッとして愛想のないのが普通だ。 こちらから踏み込んで聞き出してやらないと、ぎゅーぎ
研究費の審査側は科学哲学の理論を学んでいる - 武蔵野日記
昼から機械翻訳勉強会。論文紹介と進捗報告。katsuhiko-h くんが Zhifei Li, Jason Eisner and Sanjeev Khudanpur. Variational Decoding for Statistical Machine Translation. ACL-IJCNLP 2009. を紹介してくれた。ベストペーパーの選考にも残ったペーパーらしい。 アイデアは、同じ出力になるルールをまとめたいが、それは計算量が爆発するのでこれまでもっとも確率の高いルールで近似(Viterbi)されてきたところを、ちゃんと全部のルールを考慮しなおかつ計算量も爆発しない方法を考案した、というもの。計算量の爆発を抑えるため、直接ルールの展開を全部計算するのではなく、求めたい複雑なモデルといま手元にある(計算可能な)モデルの KL divergence を最小化する問題にする、とい
日本からNature, Science, Cellの論文が出にくい理由 Black編 - AMOKNの日記
ここ2日ばかり綺麗事ばかり書いてきましたが、いよいよ本題。 留学してびっくりするのは、欧米人は大抵9時5時で帰ることである。仕事が立て込んでいるときは夜遅くまで残ることもあるが、1週間も続けば良い方で、それも年に1，2回程度。 一方、日本人研究者は日本でも海外でも、家族がいなければ、朝一番にはじめて夜中の11時12時までやるなんてのはよくある光景。食事と寝ている時間以外全部研究しているという人は結構多い。 で、日本からNature, Science, Cellがアメリカほど出ないのは不思議ではないでしょうか？むしろ、その数は減る傾向すらあるようです。 その理由はいくつかあって、日本はマテリアル作りから始めるのに対して、海外のビックラボは大抵余所のラボからマテリアルを貰って、一番楽で一番大きな結果が得られる最後の実験だけやるなんてのは良くある話。もちろん、全く新しい系を一人で立ち上げる猛者も
「日本語の研究というのは日本語教育に役立たなければ意味がない」 - 武蔵野日記
半徹夜で水曜日のスライドを仕上げる。もうちょっと練りたいのだが、キーボードを叩き始めるとあまり推敲できない。やはり口頭発表にせよ論文にせよ、ノート(メモ)を前に手で書いているときがいちばんストーリーを作るのに役立つし、その段階が一番楽しい。(PowerPoint で作り始めたり LaTeX でコンパイルしたりしてしまうとそれっぽく見えてしまうのがよくない) 昼から @tomo_wbくんの中間発表。なにやらトラブルがあったようで予定が大幅に遅れていたが、順番を入れ替えて先に終わっていたりしたのでなくてよかった。 午後は意味談話解析勉強会。今日は teruaki-o くんが Dmitriy Genzel, Jakob Uszkoreit, Franz Och. "Poetic" Statistical Machine Translation: Rhyme and Meter. EMNLP 20
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Pythonによる機械学習実験の管理
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