いつもは夜中に起きて（大学でできないぶん）2〜3時間仕事をするのだが、月曜日から火曜日にかけて睡眠時間3時間くらいでがんばった結果、体力の限界に達し、安全のためミルクの時間だけ起床（0時、4時、7時）。無理をするとしばらく引きずってしまうので、平日に睡眠時間を削るくらいなら、土日に少しやったほうがいいように思った（6月16日の月曜日から南大沢で授業が始まるので、日曜日から徹夜してしまうとその週ずっと爆死してしまいそうだし）。
午前中は自然言語処理の基礎勉強会。英語の形態素解析のお勉強。インターンシップの説明会があるとかで30分切り上げて終了。ログによると、だいたい30分あたり2p進んでいるようである。この本（Speech and Language Processing）、1,000ページ以上あるのだが、250時間かければ全部読めるのだろうか？（週5時間かけて1年間の計算）とりあえず音声に関する1/5の章は飛ばすので、200ページくらいは読まないとすると、200時間＝週4時間で1年間？
お昼に B3 の学生と面談。特に研究についてとか勉強についてとかではないが、こうやって大学外のことにも興味を持ち、将来のキャリアについても考えている、というのはすばらしい（思った通りには行かないのが人生であるが、プランを立てて軌道修正するのと、最初から立てていないというのは、根本的に違う）。結局、自分の人生を思った方向に変えていこうとすると、すぐ方向転換できるものではなく、数年かかって変わっていくものなので、目標を見据えて現在のアクションに落とし込んで地道に、コツコツと取り組んでいけるかどうかかな、と思うのである（目標を立てないと運頼みだし、目標があってもそれに向かって短いスパンで動けないと神頼み）。
午後は研究会。M1の2人が研究テーマについて話してくれる。中国語の形態素解析の話とか、だいたいこんな方向、というのが見えてきて、いい感じ。M2のこの時期は（最終的にそれが修士論文につながるかどうかは別にして）実験してないと赤信号だろうけど、M1のうちはいろんな可能性を考えるとよいと思うのである。
WWDC と Swift の話になったが、型推論 という概念が分からないようで、そういえば先週はクロージャを知らないようだったが、こういうのはどこで学ぶのだろう？ 自分は SICP 勉強会で学んだので、知ったのは M1からM2にかけてだが、情報系であれば恐らく学部2-3年の授業で登場する概念だと思うのだが……
あと、B4 の人の自己紹介の発表もおもしろかった。4人中2人目である。今年は機械学習に興味がある B4 の学生が多いようで、機械学習やデータマイニングに関するネタを考えておこうかなと思う。
また、自分の進捗報告も3週間ぶりにしてみる。一応前回からの差分や前回 TODO だった事項をちゃんと報告する、ということを示すことはできていると思うのだが、実験に関する進捗報告ができていない（これは、自分自身実験をしていないせい）ので、それで大学院生の人たちは進捗報告できないのかも、と思うのだが、これはちょっといかんともしがたい。実装・実験する時間を2週間に数時間でもいいのでなんとか確保して、その結果だけでも報告できるようになればいいのだが。進捗報告のサイクルを研究室に定着させるだけでも一苦労である。というか、裸一貫で研究室を立ち上げた方々からそういう苦労を聞かないのだが、みなさん問題なく研究できているのだろうか？ すごく不思議である。
