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（2015/09/01追記：この記事は私がW社に在籍した2013年4月から2014年4月までの間の個人的な経験に基づくものです。就職の参考にされる方は、その後W社の社風や開発者の扱いに変化があったかどうか等についてご自身で最新の情報を得ていただければと思います。） （2019/08/17追記：社名を「W社」に置換しました。） 記事タイトルの通り、W社を退職したので、退職エントリを書く。 （最近雑文に対していろいろと予防線を張ることが流行っているらしいので、一応これもポエムだと書いておく。役に立つことは書いていない） 今日が最終出社日だった。 ちょうど 1 年ぐらい勤めたことになる。 2 社連続で 1 年で辞めたことで、自分が社会不適合者であることが誰の目にも明らかになってしまった。 これから先の人生の見通しは暗い。 その間に子供が生まれたのだが、不憫でたまらない。 いい話というのは、Goo
今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．
ACL の本会議は終了したので会議後のワークショップの日。自分は Conference on Computational Natural Language Learning ( CoNLL-2011 ) という会議に参加。本当は他のワークショップもぶらぶらと出ておもしろそうなのがあったら聞いてみようかと思っていたのだが、どうも今回は会場がどこも狭いようで、登録した人のぶんしか座席がないようなので、大人しく最初から CoNLL に参加。 CoNLL は今回15回目で、それなりに伝統もある会議なのだが、今回は投稿数82件で採択数はそれぞれ口頭が13件、ポスターが14件、合わせると33%で、中堅どころの会議になっている。もう一つ元々は同じくらいの規模だったEMNLP (機械学習や統計を用いた自然言語処理の国際会議) という会議は今回600件以上の投稿数で、今年の採択率は24%だったらしいのだ
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