昼間バイオサイエンス研究科の人から研究の相談を受ける。いろいろと難しい状況のようで、自分のアドバイスが参考になったかどうかは分からないが、修士論文を書くのも大変だなと思った。
先日も書いたが、お手軽に理系の勉強をしよう、というのには NAIST は向いていないと思う。修士で入学する場合に限るが、理系の知識を身につけたいのであれば、それまでのやり方を一度全部捨てて(たとえば自然言語処理であれば、自分が言語学出身とか、心理学出身とかでも、そのやり方でやろうと思わずに)、その研究室でのやり方に染まってやったほうがいいんじゃないかな? 一つの分野でちゃんとそれまでやってきたものがあれば、一から新しいことを学んでも習得できるはず。習得できないなら、たぶんそれまで適当にしか勉強してこなかったのではないかと……(練習問題を解かないで分かった気になるとか、プログラムをせずに学んだ気になるとか)。博士で入学する場合はそれをやっていると3年で学位を取得するのは難しいだろうから、それまでにやってきたことをできるだけ活かしたほうがよいのだろうけど……。
新しい勉強会を一つ作ること、というのが松本先生から言い渡された研究室での仕事の一つ(ちなみにもう一つは「毎週水曜日の研究会に出席して学生の発表にコメントすること」で、明示的に言われたのはこの2つだけ)なので、「自然言語処理の応用勉強会」というのを作ってみた。自然言語処理を(たとえばマイニングに)応用するだけでなく、自然言語処理に(たとえば機械学習を)応用する、というものもスコープに入っている。本当は意味・談話解析勉強会を復活させればいいだけだったかもしれないが、被っている人がいないので、名前を変えたほうがよかろう、と思い……。いま見ても最初の2ヶ月毎週 ryu-i さんが論文紹介しているのはすごい。自分もこれくらいやるべきなのかと思ったが、ちょっと大変そう。
勉強会に関しては、対象範囲を広くしすぎたので、松本先生の言うように、議論や方向性が発散するかもしれない危険性はある(来年になればもっと絞れると思うのだけど)。夏休み前は論文紹介の場所として活用してもらって、ひとまず研究基盤を整備しつつ(@smly くんも研究室内で Hadoop を使い始めたようだし)、夏休み以降本格的に研究プロジェクトを始めようかと思う。
