研究室の活動 - 東京都立大学自然言語処理研究室（小町研）

研究室の活動

研究室の活動について紹介します。

研究会

研究室全体で行う定例ゼミです。

研究会: 研究室メンバー全員が集まって、研究アイデア・進捗報告などについて話し合います。
論文紹介: 研究室メンバー全員が集まって、国際会議の論文紹介を行ないます。

進捗報告

新入生以外の在学生は、前期・後期を通じて授業日は週に1回進捗報告やサーベイ報告をします。夏季休暇や春季休暇等の長期休暇は、インターンシップに行ったりすることを奨励しているので、研究の進捗が順調な人は特に進捗報告はありません。

勉強会

新入生を対象に、自然言語処理や機械学習、プログラミングの基礎知識を身につける勉強会を開催しています。以下の基礎勉強会は定例（毎年4-7月）です。

自然言語処理の基礎勉強会: 新入生を中心に集まって、自然言語処理の基礎知識の勉強をします。
プログラミングの基礎勉強会（チュートリアル）: 新入生を中心に集まって、自然言語処理のプログラミング練習をします。講義のあと、疑似コードから実際のプログラムに落とす練習をします。
プログラミングの基礎勉強会（100本ノック）: 新入生を中心に集まって、自然言語処理のプログラミング練習をします。ひたすら問題を解きます。
機械学習の基礎勉強会（言語処理のための機械学習）: 新入生を中心に集まって、機械学習の基礎知識の勉強をします。ひたすら問題を解きます。
深層学習の基礎勉強会（深層学習による自然言語処理）: 新入生を中心に集まって、深層学習の基礎知識の勉強をします。

時間割

2020年度後期

	月	火	水	木	金
8:50-10:20
10:30-12:00		論文紹介			言語学100本ノック
13:00-14:30		NLP応用勉強会	NLP基礎勉強会	研究会
14:40-16:10		NLP応用勉強会	NLP基礎勉強会	情報科学ゼミナール	機械翻訳勉強会
16:20-17:50				情報科学ゼミナール
18:00-19:30

2020年度前期

4月には放送大学の「自然言語処理」と「Python 機械学習プログラミング」をそれぞれ週2回読みました。

今学期は全ての勉強会はオンライン（Google Meet）によって行っています。

	月	火	水	木	金
8:50-10:20
10:30-12:00	進捗報告（機械翻訳）	進捗報告（言語学習）	論文紹介	自然言語処理特論（大学院授業）
13:00-14:30	進捗報告（基盤技術）		研究会		機械学習基礎
14:40-16:10	NLP チュートリアル		オフィスアワー	NLP 100本ノック	機械学習基礎
16:20-17:50	NLP チュートリアル	深層学習基礎		NLP 100本ノック
18:00-19:30		深層学習基礎

2019年度後期

	月	火	水	木	金
8:50-10:20
10:30-12:00	論文紹介(ACL/EMNLP)		オフィスアワー	進捗報告（B3）
13:00-14:30		進捗報告 (B4)	論文紹介	ゼロから作る Deep Learning 2
14:40-16:10	進捗報告 (M2)	進捗報告 (B4)	研究会		進捗報告 (M1)
16:20-17:50	進捗報告 (M2)		進捗報告 (D)		進捗報告 (M1)
18:00-19:30

2019年度前期

	月	火	水	木	金
8:50-10:20
10:30-12:00	論文紹介（古典）		研究会	論文紹介（最先端）	オフィスアワー
13:00-14:30	機械学習基礎	オフィスアワー		進捗報告（機械翻訳）	NLP チュートリアル
14:40-16:10	機械学習基礎		進捗報告（言語学習）
16:20-17:50		NLP 100本ノック	D seminar	深層学習基礎
18:00-19:30		NLP 100本ノック		深層学習基礎

2018年度後期

	月	火	水	木	金
8:50-10:20
10:30-12:00	オフィスアワー	進捗報告（B4/研究生）	オフィスアワー（12月〜）	翻訳評価	オフィスアワー（10〜11月）
13:00-14:30	論文紹介（ACL/EMNLP）	進捗報告（M1）	論文紹介
14:40-16:10	論文紹介（ACL/EMNLP）	進捗報告（M1）	研究会
16:20-17:50			研究会
18:00-19:30

2018年度前期

	月	火	水	木	金	土
8:50-10:20
10:30-12:00	自然言語処理特論		論文紹介（古典）	論文紹介（最先端）		ベイズ推論
13:00-14:30		進捗報告（日本語）	研究会		進捗報告（英語）
14:40-16:10	NLP チュートリアル	進捗報告（日本語）	研究会		進捗報告（英語）
16:20-17:50	NLP チュートリアル	機械学習基礎	NLP 100本ノック	深層学習基礎	MT meeting
18:00-19:30		機械学習基礎	NLP 100本ノック	深層学習基礎	自然言語処理基礎
19:40-		PRML			MT meeting

研究開発体制

研究室内の情報共有は Slack および Google for Education (G Suite) を使って行っています。

研究開発に関するソースコード等は GitHub アカウントを用いて行っています。 https://github.com/tmu-nlp

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Mamoru Komachi,

2014/02/02 21:46

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