朝は EACL 2017 読み会。なんとか全員一通り読み終わる。国際会議のたびに論文のタイトルリストくらいはざっと眺めるといいと思うのだが、このような読み会をしないとなかなかタイトルに目を通さない人もいるので、割と強制力を持ってやっているのである。研究室内で（深層学習以外の）機械学習系の論文の読解力が低い気がするので、10月からは論文紹介の数を増やそうかと思っている。
午後は B4 を中心とした進捗報告だが、タスク（入力と出力）がそもそもよく分かっていなかったりして、確認に時間がかかったりする。夏休み前、B4 から直接毎週進捗を聞く必要はないが、メンターからは毎週様子を聞いておいた方がいいのかもしれない。
うちの研究室から YANS で発表するのは以下の4件。
- 白井稔久, 尾形朋哉, 小町守. エンコーダ・デコーダモデルを用いた画像の日本語キャプション生成のエラー分析.
- 嶋中宏希, 山岸駿秀, 松村雪桜, 小町守. クロスリンガルな単語分散表現を用いた機械翻訳自動評価手法の検討.
- 勝又智, 松村雪桜, 山岸駿秀, 小町守. ニューラル日英翻訳におけるRNNモデルとCNNモデルの出力分析.
- 黒澤道希, 山岸駿秀, 松村雪桜, 小町守. 活用情報を用いた日英ニューラル機械翻訳.
（ニューラル）機械翻訳が3件、ニューラル文生成が1件。去年段階ではここまでニューラルになると思っていなかったが、2年連続ニューラル度が高い。しかし大学院から来る人は必ずしもニューラルではなかったりするのもおもしろい。結局ニューラルにしましたというだけで新規性がある段階はとうに過ぎたので、解きたい問題は何で、それに必要なリソースは何で、ということをしっかりデザインそして実行できる能力が必要、ということだろう。
夕方から夜にかけて、火曜日にやった期末試験の採点。だいたい1科目あたり中間試験と期末試験を合わせて答案用紙のソートに30分、採点に2時間半、入力（4と5の割合を調整したり、可と不可のボーダーを調整したりすることも含む。基本的には合格か不合格かは絶対基準、合格の中での優、良、可は相対基準）に1時間の合計4時間かかるのだが、前期の授業は成績を入れるまでの期限が厳しく、すぐやらないといけないのである。
いろいろメールすることも含めてタスクがオーバーフロー気味でしんどい。
