朝6時からメール処理。最近朝起きても疲労が残っているのだが、何でだろうか。
午前中は最先端論文紹介。
- Aditya Grover, Jure Leskovec. node2vec: Scalable Feature Learning for Networks. KDD 2016.
これはグラフのノードの埋め込みを学習するという話。グラフのランダムウォークを用いて学習しているっぽいが、グラフの構造を考慮したいなら、マルコフ過程にするより random walk with restart にしたほうがいいような気がする。あと、近傍のノードが似たベクトルになる、というのと、構造が似ている（が近傍ではない）ノードが似たベクトルになる、というのをパラメータでコントロールできると書かれている（図がある）が、式を見てもなぜこんなことができるのか分からない……（この式では少なくとも明示的にはそのような構造は学習していないように見える）。DeepWalk や LINE というのと同じような手法で、論文の査読で必要があってこのあたりは一通り勉強したことがあるが、みんなで検討したことはなかったので、確認できてよかった。
お昼はウェブ面接の設定。2回目の接続テストも成功。しかしその後3回目の本番で失敗。マーフィーの法則でもあるのだろうか（汗）
午後は共同研究のミーティング。色々無理を聞いていただいていて、ありがたいことである。あまり研究成果につながっていないのが申し訳ないので、少なくとも今年度は言語処理学会では発表したい。
夕方は東京都教育委員会の方とミーティング。「リーディング」と聞くと最近は「リーディングシュタイナー」を思い浮かべてしまうのだが、「リーディングシュタイナー」ではなく「リーディング大学院」でもなく、「リーディングスキルテスト」について意見を聞きたい、という話である。（ちなみに自分は「リーディングスキルテスト」に関する本は読んでいないので、下記の意見は想像である）
（2018-06-14 2段落ぶん削除）
リーディング能力が必要なのは悪文を読むときで、結局社会が性善説か性悪説かという問題に帰着されるんじゃないかな。悪い人に騙されないようにリーディング能力が不可欠というのは否定しないが、限られた時間で伸ばすべき能力がこれかというと、疑問符がつく。教育的観点からはそれでは何もしなくていいのかという話になってしまいそうなので、教育的観点から考えると、伸ばして意味があるのはライティング（スピーキング）等のアウトプットのスキルで、これは少なくとも現在までの日本の初等教育、中等教育ではあまり重視されてきていないので、教育としてはライティングをやった方がいいんじゃないかな。（もちろん、ライティングのためにはリーディングがある程度できないと、という相関関係はあるので、ライティングだけでもダメだろうが）
しかし東ロボといいリーディングスキルテストといい（researchmap もそうかもしれないが）、一定のパターンがあるように思う。これが「必勝」パターンなのかな。
夜は社会人博士の人たちとのミーティング。博士後期課程の学生が増えてきたが、どのように進めていけばいいのか試行錯誤中である。
