SKYROCKETING WORK!

日常のエントロピーを上げてくぞ🚀

NAISTに入学して一ヶ月が経ったので近況報告。

正確には一ヶ月と二日経ちました。

あらすじ

特に断らない限りは情報領域の話です。

もくじ

  • NAISTはいいぞ
  • 秋入学は意外と大変
  • 学校周辺での生活について
  • 今後のTOOD

ちなみに入学エントリはこちらから。

www.skyrocketing.work

NAISTはいいぞ

本当に入って良かったなと思った一ヶ月でした。
理由はいくつもありすぎて数えることが難しいのですが、ちょこっとだけ触れていきます。

講義は難しいが楽しい

自分は今現在いくつかの講義をとっているのですが、すべてレベルが高くおもしろい。(その分、難しさもあるのですが...。)

例えば、「系列データモデリング」では、古典的な話で終わること無くseq2seqやAttentionの割と新しめのアーキテクチャまで触れたり*1しますし、「ユビキタスシステム」なども教授の研究室での研究での事例を紹介*2してくれたり、発見がたくさんで「へぇ〜!」となることがいくらでもあります。
もし、へぇボタンがあれば一回の講義で20回を使い切ることでしょう。

研究室の皆さんのすごい

自分は松本研に所属をしています。
なので、ここの話はすべて松本研での話だと思って読んでください。

研究室はとても自由な雰囲気で、自らが主体的に研究に取り組むことが重要視されています。
松本先生や博士のみなさんと相談しながらも、自分の研究したいことにひたすら打ち込むことになります。
そんな雰囲気の中で、最終的にみなさんが物凄い成果を出していく研究室です。*3
自分もそんな研究室の一員であることが恐れ多いと思いつつも、修士号を得る頃までに大きな成果を出せてるように全力で走っていきの気持ちです。

とはいえ、研究室の雰囲気はとてもゆるく、研究で迷ったり勉強会などでわからないことがあったりすれば、松本先生や博士、M2のみなさんが気軽に相談に乗ってくれ、的確なアドバイスをいただけたりします。
そして、M1のみなさんも「M1だったの!?」と焦りを覚えるほどの自然言語処理に詳しい方々ばかりで驚くことばかりでした。*4
そんな春入学のM1の方に「どうやってキャッチアップしましたー?」って聞いたりして、オススメの本やキャッチアップの仕方*5を教えてもらったので頑張る毎日を送ってます。

このようなとてつもない環境にいるのもあって、自分の自然言語処理に対するモチベーションもぐんとより一層上がりました。
いまは寝る間も惜しんで、キャッチアップに勤しんでおります。
(最近は寝ないと駄目だとわかったので寝るようにしてますが...。)

社会人経験者の学生が意外と多く、全体のモチベーションも高い

数年間働いてからNAISTに進学することに決めたという自分と似たようなバックグラウンドを持っているような方が割といます。(特に秋入学は特にその傾向が強い。)
なので、最初は年齢的に浮かないかを心配することもありましたが、それは杞憂に終わりました。*6

また、社会人経験者の学生が多いこともさることながら、大学院で専攻を変えるという覚悟をもって来ている学生もかなり多く、そういう空気もあってか全体として学生のモチベーションが非常に高い学校です。

秋入学は意外と大変

ところで、ここまでめちゃくちゃ褒めてきたのですが、入学してから大変だなと思ったことももちろんありました。
それは秋入学者にちょこっと厳し目だということです。

それは三つくらいの理由があって...

  • 秋入学はちょっと留学生向けになっている
  • カリキュラムが秋入学者に優しくない
  • 秋入学者の人が少ないので情報が少なく、相談できる人が少ない

秋入学はちょっと留学生向けになっている

NAISTには入学したての学生向けに様々な分野を浅く広くさらっていく序論講座なるものがあるのですが、秋には英語で開講されている講義しかありません。
とはいえ、春開講で取るという手もありますし、序論科目ゆえに内容は優しいため取ってしまっても苦労しないとも思います。

カリキュラムが秋入学者に優しくない

NAISTでは4月から序論科目→基盤科目→専門科目という順に、講義が開講されていきます。
なので、秋入学者はいきなり専門科目を取ることになります。

専門科目は春開講の基盤科目を履修している前提の講義であるため、前提とするレベルの高い講義ばかりです。
そのため、バックグラウンドがない方はとても苦労することになるかもしれません。
(特に数学や情報科学まわりでしょうか。)

秋入学者の人が少ないので相談できる先輩方の人数が少ない

春入学の入学者数秋入学の入学者数を比較していただくとわかると思うのですが秋入学者は少ないです。

そのため、秋入学には上記のようなカリキュラムの特殊性があるにもかかわらず、先輩方の人数が少ないため情報が少なかったりします。
なので、職員さんに聞きに行ったり、秋入学者同士で情報交換をする繋がり作るのがすごく重要だったり...。

こうして困ったことを書き連ねているものの、一年待たずに今年中に入学ができたというのは秋入学のおかげでもあり、とても感謝しています。

学校周辺での生活について

自分は大学院が借り上げて提供している中登美ヶ丘のUR住宅に住んでいます。
周辺にはイオンやスーパー、薬局、病院、美容院もあり、徒歩でも生活に全く不便することはなく、特に田舎という感じもしません。
イオンにはGUや靴屋さんもあるので、服にも困ることはないと思います。

しかし、登美ヶ丘を含めてNAISTの周辺は勾配がキツイ坂がたくさんあり、上下の差が激しい土地です。
なので、生半可な自転車は使い物にならず、車やバイク、原付、電動自転車のどれかが必要になります。
(僕は大学院まで徒歩35分くらいかけて行ってますが、そろそろキツイ...。)

そして、専門書を探しに行こうと大型書店に行こうとすると梅田のジュンク堂に行く必要があります。
そのときに、関東地方から引っ越してきた人は電車代の高さにびっくりするかもしれない...。
(学研奈良登美ヶ丘から梅田に行くのに片道820円かかるのは最初は驚いた...。)

余談ですが、近鉄奈良の周辺は息抜きにちょうどよい街だなと思いました。
ならまちが高円寺に古民家の風味を足したような街ですごく好きです。
きっとあの周辺に疲れたときの僕が生息しているかもしれません。

今後のTODO

「自然言語処理のキャッチアップをひたすらしていたら、あっという間に一ヶ月が過ぎていた...。」という気持ちがあり、もう大学院生活の1/24が終わったのかと焦りの気持ちが溢れています。
とはいえ、振り返ってみると一年前には全く理解できなかった『深層学習による自然言語処理』の内容を掴むことができるようになってることに気がついたり、意外といろいろやっていれてるなという気持ちもあり、まだ一ヶ月しか経っていないのかとも思える濃さもありました。

ここから大学院生活の本分たる研究に打ち込むためにも、しっかりとした具体的なテーマを決める必要があります。
やりたいことなるものは存在するのですが、ここから二年間で成果を繋げられそうなテーマにどう降ろしていくかを知恵を絞って考えています。

なので、自分のやりたいことに近い先行研究がありそうな、下記の領域のサーベイをしていく予定です。

  • Entity Linking
  • Knowledge Graph Construction
  • Knowledge Graph Completion
  • Knowledge Base Question Answering
  • Knowledge Base Construction

以上です。
書き散らしているので、まとまってないところもあったかもしれません。

*1:シラバスを見ていただけるとわかるのですが、

*2:これは特に人間の行動認識をする機械学習モデルで、ランダムフォレストとLSTMあたりの精度がだいたい同じくらいになっているという話とかが面白かったです。

*3:にもかかわらず、必ずしも皆さんが自然言語処理をやってきているわけではないのもすごいですよね。

*4:そして、そんな方々もNAISTに入ってから自然言語処理をはじめたという方々だったり...!

*5:レビュー論文を探し出して、関連研究を当たる...などなど

*6:ホントに年齢層も元々の分野も出身国も多様な大学院です。