効率的な論文の読み方 -読み解くヒントの狙い読みをしよう-｜石原尚（大阪大学教員）
論文には難解な内容が詳細まで記載されているため、指針もなく読み進めていくだけではなかなか理解を進めることができません。効率的に読み進めていくには、論文に散りばめられている「読み解くためのヒント」を集めるための「狙い読み」を先に済ませておくことが有効です。この記事では、そもそも何を読み解くべきかを紹介したうえで、どのようなヒントがどこにあり、またそれによって何をどう読み解いていけばよいかを解説します。 ※この記事は著者のブログ「駆け出し研究者の研究技術入門」からの転載です。一部修正を加えています。 まず把握すべきは論文の「アイデンティティ」と「地図」論文を最初に読むときにまず把握すべきことは、その論文を他とは違うものたらしめている「論文のアイデンティティ」と、その論文を本格的に読み込んでいく際に迷わずに効率的に読んで回るための「論文の地図」の２つです。「アイデンティティ」というのは、論文の肝
社会人ドクター経験談 - Qiita
この記事は，NTTドコモ サービスイノベーション部アドベントカレンダー23日目の記事です。 ドコモの落合です。業務ではヘルスケア関連のデータ分析に取り組んでいます。 私は会社の支援を受けて社会人ドクターとして東京大学大学院工学系研究科に3年在籍し，2017年9月に博士（工学）の学位を取得しました。 その経験を踏まえ，この記事では社会人ドクターの経験談や研究を進める上で有用だったツールの使い方，博士号取得後の話などを紹介します。 社会人ドクターについては、研究・論文投稿，博士論文審査などいろいろあります。ここでは概略を紹介しますので、詳しくは私の経験談をまとめたブログをご覧ください（ブログはあくまでも個人的なものです。ブログ中で某社と書いてますがバレますね笑）。 社会人ドクターとは？ 企業で働きながら博士後期課程に通っている状態で，社会人博士という学位があるわけではありません。 入学準備 研
VSCode + Zotero + BibTeXによる論文執筆ワークフロー
はじめに \LaTeXは誰も教えてくれない みなさん、 いつから\LaTeXを使いはじめたでしょうか。 大学一年生でしょうか。 ゼミや研究室に入った時でしょうか。 はたまた卒論や修論を執筆しはじめた時でしょうか。 そのとき、 誰か今節丁寧に教えてくれましたか？ 少なくとも、私の周りではそんなことありませんでした。誰も教えてないのに、みんな元から知ってたかのような顔をして、当たり前のように使っている。でも使い方について話題に上がることもないから、みんながなんとなくで使っている。そんな感じじゃないでしょうか。 BibTeXや文献管理ソフトはもっと教えてくれない テンプレートを使いながら、コマンドをググればなんとか\LaTeXで文章を自力で作成することは可能です。しかし、文献引用についてはどうでしょう。世の中にはZoteroやMendeleyといった文献管理ソフトやBibTeXという文献引用のた
LaTeX を用いた言語学論文における例文表示方法
※ 知乎（Zhihu）に中国語版を最初に（8月18日）公開した。本稿はそれの翻訳版である。 本稿では gb4e、leipzig、typgloss、slgloss などのパッケージを利用した例文やグロス（行間注解）の表示について紹介していきたいます。 環境設定 まず最初に Tex Live 及び VSCode + LaTeX Workshop を配置しておく必要があります。また、言語学の論文を書くときに、さまざまな言語や文字を扱うため、pdfLaTeX や pLaTeX などの Unicode をサポートしていないレガシーなツールではなく、代わりに LuaLaTeX や XeLaTeX をお勧めします。具体的な配置方法は、インタネット上数多くのチュートリアルがあるため、本稿では紹介を割愛させていただきます。 パッケージ解説 gb4e.sty 例文を表示するための環境を提供 leipzig.s
アメリカでCS博士課程に合格するための戦略について考える - Nerds N' Computers
はじめに 自己紹介 アメリカにおける出願事情 合格するための戦略について考える 研究経験・実績 推薦状 Statement of Purpose (SoP) TOEFL GRE 奨学金 事前コンタクト これからアメリカでCS博士課程を目指す方へ はじめに この記事で書かれている内容は2022年2月現在の内容であり、筆者の個人的な見解を多分に含みます。 出願までのプロセスについては、日本の学部からアメリカのコンピューターサイエンス博士課程に出願する - あさりさんの作業ログや船井財団の奨学生の方々の報告書に詳細がまとまっており非常に参考になると思います。 自己紹介 2018年に東京工業大学電気電子工学科を卒業し、大学院進学時の転学科を経て情報理工学院の修士課程を修了しました。 修士課程の最終年度に米国大学院博士課程を受験するも全滅し、CMU Robotics Instituteの修士課程(M
論文での疑似コードの書き方 - 大人になってからの再学習
以前のエントリで、TeXを使って疑似コードを記述する方法を紹介した。 ■TeXでのアルゴリズム（擬似コードの記述） algorithms パッケージ http://d.hatena.ne.jp/Zellij/20110421/p1 一般に疑似コードは「特定のプログラミング言語の知識を持たない人でも理解できるように、自然言語に近い形で記述する」ということになっているが、いざ論文を作成する時になると、具体的なアルゴリズムをどのような疑似コードで表現すべきか悩ましいことが多い。 そこで、疑似コードの書き方のガイドラインが参考になる。 ■ PSEUDOCODE STANDARD http://users.csc.calpoly.edu/~jdalbey/SWE/pdl_std.html ■ Pseudo Code Guide http://ironbark.bendigo.latrobe.edu.
Rで論文を書く実践的なテクニック集 (tinytable編)
2022年に書いたRで論文を書く実践的なテクニック集のテーブル編をtinytable版で書き直したものです. Quartoで書かれた英語版もありますので, そちらも参考にしてください. kableExtra, gt から tinytable の時代へ 近年, Rで表を作成するためのパッケージとして kableExtra と gt が人気を集めてきました. 私は kableExtra を使って論文（\LaTeX）で表を作成し, gt を使ってスライド (revealjs) で表を作成しており, 以前行ったRワークショップやZennでの解説記事でもkableExtraを念頭においておりました. しかし, 2024年4月現在, tinytableが従来のパッケージと比べ軽くて使いやすく, 今後のスタンダードになっていくと確信しており, 以前書いた記事を更新する必要があると考えました. この記事で
自然言語理解とそのモデリング - Reproc.pnz
はじめに さいきん自然言語処理分野では「自然言語理解」なるものをどう考えるかについて議論があったりします。膨大なパラメータを大量のコーパスで訓練したシステム（ GPT-3 とか）を用いると言語理解が関わるようなさまざまなタスクで高い性能が達成できることがわかってきた今日このごろ、そうしたシステムが本当に「言語理解」なるものを実現しているのかということが焦点です。これは言語理解である、言語理解ではない、そもそも言語理解ってなんやねん……などなど、考えさせられる議論が論文やブログ記事などで展開されています。読んでいても何もわからん……状態になったので、ともかく自分の理解を整理してみようというのがこの記事を書き始めた動機です。 こうした議論から得られる帰結（あるいは教訓）のひとつは、結局は理想的な言語理解なるものを定義しようと試みても決着しないので、具体的にどういった振る舞いがそれに含まれるのか
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
宇宙の研究を初める人向けの tex + overleaf + beamer の使い方 - Qiita
はじめに これから宇宙の研究を始める人向けにtexの使い方を紹介します． 今は，tex をそのままで使うことよりも，overleaf を用いて他の人と共有したり，beamer を用いて発表資料を卒論や修論などでも再利用が簡単な形で書くことが増えています．ここでは，tex の実例を用いて，レポートと発表資料の使い方を紹介します． 注意事項 tex の使い方については，山ほど情報があるので，ここでは一部しか紹介しませんが，一般的な注意事項だけ． 日本語に注意！ 日本語は鬼門です．日本語には３種類ほどの表現方法があり，どれを選択するかで結果が変わります．宇宙天文で，かつ mac ユーザーであれば，UTF-8一択だと思うので，UTF-8で書きましょう．詳細は，例えば，LaTeX のファイルの文字コードをどうするか を一読ください． overleaf の日本語設定は、 など、latexmkrc の設
英語論文が読めない人のために - 火薬と鋼
英語論文が読めない こういうエントリが注目されていた。 司書として働く前にデータベース会社の業務の一環として英語抄録の和訳や校正も少ししていた私が英語論文の読解技術獲得について少し書いてみよう。 専門分野の知識と理解 論文を読むのには英語の能力もあればいいが、それ以上にその研究領域に関する知識、理解が必要だ。日本語でも専門外の文章を理解するのは難しい。 もし自分の研究分野の日本語論文を読んで、その研究で明らかになったことや、その研究領域での位置づけ、問題点といったものがよく分からない場合は英語論文よりもまずは日本語でその分野の理解を深め、知識を蓄えなければならない。 特にその領域の全体像・体系といったものを理解することが重要で、それが分かってくると論文の意義や問題点を掴みやすくなる。論文は単独で成り立っているのではなくその領域（あるいは関連した他の領域）の他の研究と結びついている。 特に以
博士課程を標準年限で修了する（社会学2021年入学コホートの事例）｜GeronSoc
はじめに2023年度の3月に博士号の受理が決定し、博士課程を修了しました。自分はD3を終えるとともに博士課程を修了したので、標準年限で卒業したことになります。（定義としてはおかしいのですが）標準年限で卒業することは社会学の分野では僅少で、多くの人はもう1、2年、あるいはそれ以上をかけて博士論文を書き上げることが多いです。 近年では博士課程を標準年限で修了することへの期待が高まっています。近年では博士号が就職の必須要件になってきていること、また（少なくとも自分が属していた東京大学では）学内の経済的支援がD3からD4にかけて打ち切られることから、標準年限で卒業する需要が高まっていると考えています。 この投稿では標準年限で卒業するという（2024年時点で）僅少な事例である自分を対象に、博士課程の間に何をしていたかを書き残します。博士課程を冗長な時間をかけずに修了するには、博士課程の間にある程度戦
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
27年なんとなくで生きて最終学歴が博士後期課程単位取得退学になるまでの話 - しーのブログ
2021年3月末に博士後期課程（以下博士課程）を単位取得満期退学（以下単位取得退学）することになり、良い節目だなあと思ったので自分の人生を振り返っていく。半生を……反省！ｗ 自己満足の産物なので読むに堪えない駄文なことは了承して本文に入って欲しい。 まず初めに、タイトルを見てブラック研究室で心を病んだ博士課程が大学を去るような内容を想像した人には残念ながらマッチしない内容になることを明示しておかなければならない。僕が所属していたのは超ホワイト研究室だった。個人的に人生で大変なことがあったわけでもない。あまりに平凡で読み終わった後に時間の無駄だったと思うかもしれないので注意して欲しい、くらいの保険をかけておきたい。僕が単位取得退学を選択することになったのは偏に僕が怠惰でかつ研究が好きになれなかったからだ。 博士課程の単位取得退学という稀有な選択に至る理由は大学在学9年間だけに収まる話ではない
#DEIM2023 にて技術報告、研究発表、スポンサー展示を行いました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、GunosyTechLab の上村、飯塚です。 今回の記事は、3/5〜3/9の5日間にかけて開催された第21回日本データベース学会年次大会（DEIM2023）の参加レポートになります。 DEIM2023 について DEIMはデータ工学と情報マネジメントに関するフォーラム という名で毎年3月上旬に開催される学会です。 検索や推薦、データベースシステムからビッグデータ、SNSなど幅広い分野のトピックにまつわる研究が発表されています。 今年は、前半がオンライン、後半がオフラインでの開催となりました。 オンラインの参加者数は800名程度、オフラインの参加者数は400名程度でした。 オフラインの会場は、岐阜県の長良川国際会議場でした。 Gunosyの発表内容 Gunosyからは技術報告1件、研究発表1件、スポンサー展示を行いました。 [3b-1] Gunosyにおける推薦システムの変遷と
博士への長い道，東大計数2002年度版 (earning Ph.D at MEIP, Univ. of Tokyo, 2002)
博士への長い道TM - 東京大学 計数工学専攻 (課程博士) の場合 (2002 年度版) 言うまでもないかも知れませんが，ここのパクリ であります． この文書は， 東京大学 大学院工学系研究科 計数工学専攻 の博士課程を， 2003 年 3 月に修了するケースについて記述したものです． で，計数工学専攻というのは既に消滅してしまったので (注: 大学院ではなく工学部の方の計数工学科は現存します)， この情報が直接的に役に立つ人はいないのかも知れません． でもまあ，後身である 大学院情報理工学系研究科 システム情報学専攻 / 数理情報学専攻 もだいたい似たような感じになるのではないかとは思いますけど． いずれにせよ，内容が無保証であるのは言うまでもありません． もくじ 博士への長い道，東大計数2002年度版 だいたいの流れ 詳細 (時間軸に沿って) 〆切一覧 ページ数の推移 経済事情 その
人工知能学会（JSAI2022）に参加しました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは GunosyTechLab AdsML チームで広告周りの開発をしている濱下（@m-hamashita） です。なかなか IDE に移行できずに Neovim で開発をし続けているのが最近の悩みのひとつです。 今回の記事は、6/14〜6/17 にかけて開催された人工知能学会の参加レポートになります。 現地会場の看板 今年の人工知能学会は、現地とオンラインのハイブリッド開催でした。 現地会場は国立京都国際会館で、京都駅から電車で 20 分ほどの位置にありました。 Gunosy からは濱下（m-hamashita） 、飯塚（koiizuka）が現地で参加し、大竹（totake）がオンライン聴講をおこないました。 Gunosy は人工知能学会に例年スポンサーとして参加しており、今年もゴールドスポンサーとして参加し、共著での研究発表 1 件と現地での企業展示をおこないました。 研究発表
第1回 Science of science研究会に参加しました｜VALUENEX【公式】
はじめにこんにちは、VALUENEX・先進情報学研究所の林 尚芳です。 2024年3月16日・17日に、東京大学・本郷キャンパスで開催された第1回 Science of science研究会に参加しました。私はポスター発表&ライトニングトークを行い、VALUENEXとしてはスポンサー&ブース出展を行いました。 今回のnoteでは、この研究会の様子を紹介しています。多くの方にScience of scienceという面白い分野を知ってもらえたら嬉しいです。 Science of science研究会Science of scienceとは、主にビッグデータや情報処理技術を用いて、科学を取り巻くメカニズムを明らかにする学際的な分野です。2022年からは、「ICSSI：INTERNATIONAL CONFERENCE ON SCIENCE OF SCIENCE AND INNOVATION」とい
社会人大学院生の七転び八起き国際会議奮闘記
2023年10月に初めてのアカデミックな国際会議での発表を終えました。 社会人博士課程に進学後、2021年5月の初投稿から丸2年、7回目の挑戦にしてようやくの採択ということで、自慢できるものではないのですが、同様に博士課程において日々挑戦している方々に何かの参考になればと思い、まとめておきます。 略歴と背景 2017年からペパボ研究所で研究開発職に従事しています。 情報システムの自律適応等の研究に取り組み、2020年10月に社会人博士課程に進学しました。 博士課程では、多様かつ継続的に変化する環境に適応する実用的な情報システムの実現に向けて、多腕バンディット方策を用いる機構の研究を進めています。 修士を飛ばした進学であったこともあり、進学時の実績としては国内ジャーナル論文1本のみでしたので、博士号取得に向けてはジャーナル論文をもう1本と、水準を満たす国際会議での採択1本を目指しての挑戦とな
NAIST助教を退職してSB Intuitionsで働き始めました。 - Seitaro Shinagawaの雑記帳
こんにちは、品川です。大学教員になって約3年半、ボスの定年退職に伴い、異動することにしました。 新しい所属先はSB Intuitionsです。民間企業ではありますが、研究機関登録もされていて科研費もそのまま移すことができます。まだ学生の投稿中の論文誌が残ってたりするのでありがたいですし、色々と面白いことができそうでワクワクしています。 アカデミアから民間に移った理由はいくつかありますが、雑に箇条書きにすると アカデミアの世界しか知らないことにリスクを感じたから 情報系のポストが増えていて、新しいことにチャレンジして失敗しても教員として戻れる可能性がそこそこありそうだから 大量のGPUをぶん回したい気持ちが高まっていたから 日本の中でも最高の教育を提供する研究室に所属して教育の可能性や限界を思い知ったから。結局教員が多忙過ぎるし、教育がスケールしないのが問題（私が成長させたいと思う「できない
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