研究室の活動について紹介します。
研究会
研究室全体で行う週1の定例ゼミです。
- 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。
勉強会（研究グループ）
前期は2グループに分かれていずれかで進捗報告を、後期は研究グループ（タスク）ごとに分かれて進捗やサーベイ報告をします。学生は少なくとも1つの勉強会に参加し、そこで進捗報告を行います。たとえば以下のような勉強会があります。
- 機械翻訳勉強会 (MT): 機械翻訳の勉強をします。
- 言語学習勉強会 (LL): 自然言語処理を言語学習や言語教育に応用する研究を行います。
- 深層学習勉強会 (DL): 深層学習こと deep learning の勉強会です。
- 情報抽出勉強会 (IE): 情報抽出やウェブマイニングに関する論文を読み、研究の進捗報告を行います。
- ソーシャルメディア解析勉強会 (SM): Twitter やリビュー・チャットなどソーシャルメディアにおける自然言語処理の研究を行います。
また、前期には特定の知識に興味のある人が集まって、教科書や論文を読む勉強会もあります。研究グループに発展的解消することもあります。
基礎勉強会
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。
以下の勉強会は不定期です。
- 自然言語処理基礎: 自然言語処理の基礎的な内容について勉強します。
- 線形代数勉強会:
線形代数の基本から勉強します。
- JavaScript 勉強会 : JavaScript の勉強をします。
時間割
2017年度前期
2016年度後期
2016年度前期
2015年度後期
2015年度前期
2014年度後期
2014年度前期
2013年度後期
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月 |
火
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水
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木
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金
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8:50-10:20
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10:30-12:00
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機械学習の基礎勉強会 |
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13:00-16:10
（2コマ分）
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セミナー |
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研究会
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16:20-17:50
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オフィスアワー |
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2013年度前期
過去の勉強会
勉強会
- 読解支援勉強会: 言い換えや機械翻訳を含む読解支援に関する論文を読み、研究の進捗報告を行います。
- 実践機械学習: Python による実践的な機械学習の勉強会を行います。
- ウェブマイニング勉強会 (IIR): ウェブマイニング・情報抽出・情報検索などに興味がある人のための勉強会です。
基礎勉強会
研究開発体制
研究室内の情報共有は Cyboze Live! および Google Groups 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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