最近、ある公募人事の募集要項作成に携わった。 ようやくその人事に決着がついたのでいろいろメモをしておこうと思う。このメモを見て、参考にしてくれる大学部局や組織が出てくればありがたい。 大学の公募人事に関して、前々から気になっていたことがあった。 どうしていきなり全員に業績の現物（コピー可）を3点とか5点とか提出させるの？ 正直、全員の業績の現物、見てないでしょ？ 履歴書と業績一覧見て、これはと思った3人とか5人とかの業績を初めてじっくり読むでしょ？ 一生懸命、本や抜き刷りを揃えて、コピーとってホチキス止めして、揃えた書類が「クリップも動かされた形跡なく」（永田・斎藤 2019:12-13）返送された（返送するだけマシだけど）書類を応募者がどんな気持ちで受け取るか、考えたことある？　第1次審査から全員に業績出させたあげく「応募された業績は原則返却しません」なんて横暴なことをやっちゃあいけない

wordnetは、同一概念の単語をまとめ、さらに概念の抽象度に基づくネットワークが定義されたデータです。 概要 単純なモジュール 文を生成する 何がしたいのか 参考 今回は、wordnetを使って単純な文を文レベルで抽象化・具体化します。 概要 以下の文があるとします: おいしいコーヒーを飲む。 この文を、以下のように抽象化することができます。 おいしい飲み物を飲む。 具体化する場合は以下のようになります。 おいしいエスプレッソを飲む。 「おいしい」という言葉についても、「美味しい」「旨い」「辛い」「酸っぱい」などの類似語に置き換えられると考えます。 ただし、「飲む」という述語については、述語によって使われる項が異なるため、固定します。(これは、述語項構造解析の問題です)。 単純なモジュール 日本語のwordnetは以下のリンクから取得できます: http://compling.hss.n

Python 3.3 から __init__.py を省略して良いと思っている人が多いですが、 省略しないでください。 なぜ勘違いが起こったのか Python 3.3 から、 PEP 420 で Implicit namespace package が追加されました。 Namespace package とは普通の package ではありません。 特殊な用途のもので、ほとんどの人にとっては 知る必要すらない ものです。 どうしても知りたければ、上の PEP 420 と packaging guide を読んでください。 __init__.py を省略する弊害 普通の package で Implicit namespace package を乱用すると弊害があります。 import が遅くなる 通常の package とは違うので import が package 内のモジュールを探すの

研究室配属ガイダンス

Optuna 開発メンバの小嵜 (@smly) です。この記事では Optuna の拡張機能として開発している LightGBM Tuner について紹介します。 LightGBM Tuner は LightGBM に特化したハイパーパラメータ自動最適化のためのモジュールです。Pyhton コードの import 文を 1 行変更するだけで簡単に利用できます。LightGBM Tuner はエキスパートの経験則を自動化しコードに落とし込むことで、従来より短い時間で最適なハイパーパラメータを探索できます。また記事の後半では従来手法と比較したベンチマーク結果についても紹介します。ベンチマークをとることで、従来の方法と比較して効率的に探索できることを確認しました。 ナイーブな LightGBM のハイパーパラメータチューニング LightGBM は勾配ブースティング法の高速な実装を提供する人気の

中国の北京にある世界遺産の「故宮」で、閉館中に高級車で乗りつけ、記念写真を撮影してＳＮＳ上に公開した若い女性の書き込みに対し、「特権階級の差別待遇」だなどといった批判が相次いで、炎上し、大きな話題になっています。 車の乗り入れが禁止されているほか、おととしからは入場者の数が制限され、一般の人は事前に予約をしないと見学できなくなっています。 こうした中、閉館中の故宮の見学を特別に許可された２人の若い中国人の女性が、高級車で乗りつけ、記念写真を撮って中国版ツイッターのウェイボーに投稿したところ、18日から19日にかけて「故宮は特権階級の駐車場ではない」とか、「怒りが止まらない」などといった批判の書き込みが相次ぎ、炎上しました。 中国の国民の間では、共産党の幹部やその関係者からなる特権階級が、権力を利用して特別待遇を受けたり不当な収入を得たりしているとして反感が広がっています。 中国当局は、２人

先日、Yahoo!ニュース個人にて公開した「『責任持った発信が大事』と話す中田敦彦がYouTubeでフェイクを流す問題点」と題した記事の中で、オリエンタルラジオの中田敦彦が運営する「中田敦彦のYouTube大学」の問題点を指摘したところ、想像以上の反響を頂いた。 その反響を観察していると、記事に肯定的か否定的かを問わず、中田が間違った内容を発信していることを問題視する記事だと捉えている人が多かった。確かに中田の間違いは洒落にならないほど多く、「満州事変で張作霖が爆殺された」など、中学レベルの誤りすらある（張作霖が爆殺されたのは、張作霖爆殺事件、または満州某重大事件である）。 問題の核心は内容の誤りではない しかし、記事中で言及しているとおり、YouTube大学が無視できないのは、その内容もさることながら、中田個人に問題がある。中田はNHKのフェイクニュース問題番組で司会を務めた他、フェイク

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TL;DR 書籍「効果検証入門 正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎」のRソースコードを、Pythonで（ほぼ）再現しました https://github.com/nekoumei/cibook-python 本記事では、主にRではライブラリどーん！で済むけどPythonではそうはいかない部分の解説をします 書籍の紹介 https://www.amazon.co.jp/dp/B0834JN23Y 上記Amazonに目次が載っているのでそれを見るのが早い気がしますが。。 とても良い本です。正確な意思決定を行うためにどうやってバイアスを取り除くか？に焦点を当てて種々の因果推論の手法（傾向スコア/DiD/RDDなど）をRソースコードによる実装とともに紹介されています。 全体を通して、現実問題の効果検証に因果推論を活用するにはどうすればいいか？という観点で書かれており、非常に実用的だなーと