「限られた時間の中でなんとか区切りのいいところまで終わらせられそうな研究を」という視点から新しいテーマを考えてしまったために、既存手法に要素を追加していくインクリメンタルな方向性になってしまい、具体的にどこに新規性があり、何がコントリビューションとなるのかが明確ではないまま研究を開始してしまったと思います。そのためにプロジェクトの終盤付近で「一応結果は出ているがこれだけではContributionsが小さくトップ会議は難しいので、この手法もなんとか取り入れられないか」とメンターから提案をされ議論になったりもしました。ベースラインを実装し、そこにいくつかの有効な手法を積み上げ state of the art (SOTA)を目指すというのも一つの研究の仕方ではある (そして特に最近そういった論文は増えている) とは思いつつ、自分の中で関連性の薄い既存手法を繋ぐことに納得ができていなかった部分があったと思います。
特に一年目の後半になってからは、シアトルという地の利と強固な周辺の研究機関との繋がり故のメリットも強く感じるようになりました。シアトル市内及び周辺エリアはMicrosoftやAmazonの本社だけでなく、FacebookやGoogleなども拠点を拡大しつつあり、テックハブとなりつつあります。そのため各社のNLP研究グループもいくつかシアトルに存在し、UWNLPグループとはかなり活発に交流や共同研究が行われています。またAllen institute for AI*5やFacebook AI Research SeattleのNLP研究グループはUWNLPグループの教授がマネージャーを兼任しているため、彼彼女らの博士学生たちがよくPart timeで働いていたりします。こういった体制は大型のプロジェクトを行う際のリソース的なメリットを産むと同時に、現役のトップ研究者たちから学生が学んだりネットワーキングをするとても良い機会となっていると思います。
所属学部では春の時点でほとんどのミーティングや授業がフルリモートになりました。それまでは一日中オフィスに籠もって研究するようなスタイルだったのですが、Work from homeがほぼ強制になったことで住宅での仕事環境を整えるようになりました。比較的どこからでもsshでサーバーにアクセスできる環境があれば研究を進められるのはNLP分野の良い側面だなとは思います。
ただ一時期は本当に食料品の買い出し以外一切の外出ができなかったので、ひたすら電子漫画を読んだり小説を読んだり(サイトの本棚を見ると今年は700冊くらい読んでいたようです)、NetflixでSherlockやHouse of Cardsを見たりしていました。時間に余裕が出たことで毎日自炊をしたり筋トレランニングができるようになったので、以前よりもしかしたら健康的になった部分はあるかもしれません。外出禁止令や集会への規制がやや緩和された6月以降はハイキングなどに行くことができるようになりあました。大都市でありながらも周囲にハイキングスポットなどが充実しているのはシアトル市のとても良い点だと思います。
The minimum TOEFL-iBT score is 80, including at least 26 on the Speaking section of the test. An applicant who does not meet the minimum required score of 80 on the TOEFL-iBT will not be considered admissible by the Graduate School.
Surprisingly low GRE scores on an otherwise strong application may just be a fluke, so they do not disqualify you, but they will make us check your application for other signs of weakness.
Ph.D. Admissions: Prerequisites: The average GRE scores of recent applicants were: Verbal 83% (including international applicants), Quantitative 93%, and Analytical 61%(大体 UPennと同程度のスコアでこのパーセンタイルになります)
We don't like to rely too much on the GRE, because it is just an artificial one-day exam. Very high GRE scores are most useful if your recommendations and grades come from a lower-ranked institution: your high GRE will reassure us that you will shine as brightly here as you did there.
英語圏では（長い）履歴書のことを慣例的にCurriculum Vitae (CV)と呼びます。CVについては少し日本の履歴書と書き方が異なるので戸惑うかもしれませんが、ウェブサイトで英文履歴書を公開している博士学生*20も多いので、自分が行きたい研究室の学生（特に博士課程の1年生等だと出願時と大体同じ内容が確認できるのではないでしょうか）の履歴書をいくつか見てみてどんな構成がいいのか調べてみてもいいのかもしれません。
これについてもSoPと同様、アメリカの大学院に知り合いがいれば体裁や構成等確認してもらうといいと思います。
It's "pre-grad-admission inquiry" season, so here's a useful tip if you must send this sort of email (for what it's worth, none of my current students sent me one before they applied): pic.twitter.com/7b79if8UBJ
I get a lot of letters of this type. Let me tell you what NOT to do. The first contact should not be a spam letter -- that is, a letter that you could easily have sent to 1000 faculty members worldwide, and probably did. Why should I spend more time answering your letter or reading your resume/CV than you spent writing the letter?
Machine Learning PhD Applications — Everything You Need to Know:
UW CSEの博士学生によるブログ。日本からの出願限定ではないものの、機械学習や関連する応用分野での最近の博士課程出願に関してはおそらく一番参考になるのではないでしょうか。「出願者のパブリケーションレコードのインフレが発生しており、フルペーパーなしでの合格は難しい」「出身大学によるフィルタリングが存在すること」という耳が痛くなることも多く指摘されていますが、この分野で博士課程オファーを獲得しようと考えているならば是非一読いただきたい内容です。
*10:ただカナダの大学の一部では学部からの出願場合必ずまず修士プログラムに出願する必要があり、修士プログラムについては明確に（事実上の）ミニマムスコアが設定されていることがあります。マギル大では「Applications with less than 3.5 in the analytical section or less than 160 quantitative are very unlikely to be accepted. Weak verbal reasoning scores may also contribute to refusal of an application.」としています。
General background information (includes contact information and information about your current and intended institutions)
Current resumeAcademic transcripts from your current and prior institutions (if you have earned a prior degree)Responses to four essay questions（英文の成績証明書）
Current resume （英文の履歴書）
Responses to four essay questions（DiversityやOutreach Activitiesについての質問に200~500語程度で回答する）
General background informationはGoogle Formに自分の国籍だったりを入力する程度で、またCurrent resumeAcademic transcriptsについては東大の工学部の場合は英文の成績証明書が即日発行できるので、特に問題なく準備できました。
個人的にちょっと面倒だったのがCurrent ResumeとResponses to four essay questionsで、問題のなさそうな範囲でどんなことをしたのかを書いていこうと思います。
I think for this scholarship you should expand your resume a bit, and include more details in the following sections: Leadership, Awards, Research, Education
Since it is a scholarship program, leadership and prior awards will probably be the best topics to expand on for the program. I also think that you should expand 2-3 bullet dots for these leadership programs.
Community
An online network with fellow scholars program participants designed to share resources, support the global community of women in tech and collaborate on projects to make continued impact.
One of the autocomplete providers for the omnibox (the HistoryQuickProvider, HQP for short) serves up autocomplete candidates from the profile's history database. As the user starts typing into the omnibox, the HQP performs a search in its index of significant historical visits for the term or terms which have been typed.
// Provider of recently autocompleted links. Provides autocomplete suggestions// from previously selected suggestions. The more often a user selects a// suggestion for a given search term the higher will be that suggestion's// ranking for future uses of that search term.class ShortcutsProvider : public AutocompleteProvider,
public ShortcutsBackend::ShortcutsBackendObserver {...}
"Provider of recently autocompleted links. Provides autocomplete suggestions from previously selected suggestions. "
namespace prefs {
// *************** PROFILE PREFS ***************// These are attached to the user profile
...
constchar kRestrictedKeyword[] = "RestrictedKeyword";
} // namespace prefs
You probably want your new WebUI page to be able to do something or get information from the C++ world. For this, we use message callback handlers. Let's say that we don't trust the Javascript engine to be able to add two integers together (since we know that it uses floating point values internally). We could add a callback handler to perform integer arithmetic for us.
基本的にはあるwordとその周辺のcontext words(もし"I love dogs and cats"という文章があり、"dogs"というwordに着目するならcontextは"I", "love", "and", "cats"ということになります)の間の条件付き確率を求め、これをコーパス中の全ての単語に対して行い、全体での目的関数を最大化するようパラメータを調節します。
Skip-gramはCBoWの逆の方向で考え、単語(word)からその周辺単語(context)を予測します。
例えば{"I", "love", "playing", "tennis", "pizza", "eating", "am"}のような単語が与えられた時、"I love playing tennis", "I love pizza"は文章として自然ですが、
"I am pizza"や"I tennis"はちょっと気持ち悪いですよね。
これが私たちが無意識に「"pizza"という単語が与えらられた時にはおそらく周りには"like", "eating"などの動詞がくるの」「"I"という主格代名詞の直後にいきなり"tennis"や"pizza"などの普通名詞が
登場するのはおかしい」と、ある単語からその単語が使われそうな文脈を予測しているためです。
Skip Gramではこんな感じで、ある単語が与えられた時、
その周辺(context)にはどんな単語がくるべきかを条件付き確率で表します。
例えばbankingという単語を中心に考えてみます。
wordとcontext
ここで"m window word"という表現が出てきていると思うのですが、windowとは、「ある単語から前後m単語までは周辺にある単語として解釈するよ！」ということを表しています。なので
とすればある単語の前後100単語までは周辺単語と解釈することもできるのですが、実際私たちがある単語について考える時、ここまで離れた関係で考えたりはしないと思うので、windowサイズはそこまで大きく設定はされません。
