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ゼミナール発表終了

研究

「文単位の極性を考慮に入れた評判分析モデル」という題目で研究科のゼミナール発表をしてきました。今日でM1の1回目のゼミナール発表はみんな終わりかな?皆さんお疲れ様でした、早く忘年会しましょ(ry*1

さて、前日というか当日の早朝まで実験回しているという状況だったので、プレゼン資料作るのも直前までひーひーやってました。先週の研究会の段階でそれなりに作っていたからどうにかなるかと思ってたんだけど、機械学習もNLPも知らない人たち向けに資料を作らないといけないというところで苦労しました。しかも、今回の発表は10分しかない...。グラフィカルモデルとか数式も一つたりとも出てこないという、自分としては「何もこれ説明してないんじゃね?」状態。最初は色々(発表時間もっとくれとか)文句たらたらと言いながら作ってたけど、いくつか勉強になったところが。S先生とK先生にスライド見てもらってたんですが

  • スライドは最初の5枚くらいまでが勝負。そこまでに聴衆に興味を持ってもらえなかったら、それ以降の説明は聞いてもらえていないものと思え
  • スライドの上でプロジェクトXをやるようなつもりで。つまり、お茶の間の人がそこまで頭使わなくても聞いていられるような発表をしろと

などなどのアドバイス。(研究室の勉強会とかで)専門家向けの発表に段々慣れてきていることもあって、当たり前なんだけどすっかり忘れてきている大事なことでした。ノリは違うと思うけど、勉強会とかのLTな乗りと本質は変わらんのかなと思うところもあったり。去年の今頃はまだできていた気もするけど、一年もそういうところにいないと忘れてしまっているのは結構怖い。定期的に自分の専門の分野じゃない人に自分のやっていることを話す機会を作ったほうがいいなー。もちろん専門の人たちと話すときは前提の知識とかがある程度ぶっとばせるというメリットは大きいんですけど。

実際の発表のときはモデルに関する質問は一つも出なかったけど、研究のMotivationのところは理解してもらえたようだし(頭が縦に動くのが見えて安心したw)、質疑自体は活発だったので、そこそこ成功と言えるかなと。まあ、モデルの付近もボコボコにされたいので、それはどっかの国際会議とかに出してやってもらうことにしよう!!

あと、4月からNLPやるようになって「現実問題として現在のNLPどの辺の問題まで解けるのか」というのを知ってしまったがために(?)若干思考停止状態にはまりつつあるのかなと思ったところもあるので、そこも気を付けたい。たぶんもっと楽観的に研究したほうがいい。持ってる道具で何ができるかじゃなくて何をしたいからどういう道具がいるか。

*1:明日です。M2の人たちの目次発表が終わってから