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発表して思うことは「論文の細かい所は殆ど覚えていない」こと

ランニングできず 英語できず

 職場で64ビットPCが手配が遅れているので、仕方なくsciTeでpythonプログラムで要約文の抜出のLexRankを作成する。Linux上のspyやnotebookの様な統合開発環境では無いがそれなりの開発環境がある。ファイルから文字を読込み句読点を認識して文章をにするプログラムはC言語だと100行かかるが、改行が多いPythonだが20行で出来る。

try:
 f = open(filename, 'r')
except Exception, e:
 print e,'cannot open=',filename

 return

for line in f:
 words=line[:-1].split()
for word in words:
 allwords.append(word)
f.close()
wordlist=
sentences=

for word in allwords:
 if word.find('.') >=0 :
  wordlist.append(word[:-1]) #word[-1]は最後の文字 word[:-1]は最後の文字を除く
  sentences.append(wordlist)
  wordlist =[]
 else:
  wordlist.append(word)

for sentence in sentences:
 print sentence

 引続きRLとMMLによるプログラム生成の論文を読む。基本的な内容は、RLは累計価値の最大化、MMLは尤度の最大化で同じ様な式で定式かできるが、プログラム生成はに局所解(syurious)に落ち込むので、それぞれの長所で回避しようとするものである。 

[1704.07926] From Language to Programs: Bridging Reinforcement Learning and Maximum Marginal Likelihood

 夕方Team-AIのNLP勉強会に出るが、内容が発散傾向だったので自分で発表する。

https://www.slideshare.net/MasatoNakai1/vae-gan-nlp

勉強会は興味本位で参加する人が多いので、学術的な発表なので控えた方がよいと思ったがGANとVAEぐらいは知って欲しいと思い発表した。勉強会での発表していつも思うことは、「自分には殆ど意味が無い」「細かいことを殆ど覚えていない」のでこれからは控えた方がいいだろう。