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はじめに

この記事は Real Sakai Lab Advent Calendar 2017の25日目の記事です。
間違いや追記した方が良い等ございましたらお気軽にお申し付けください。
随時追加していく予定です。

概要

ここ1年弱自然言語処理や機械学習系の論文を読んで
出てきた論文特有な単語を備忘録がてらまとめてみる。
これを読むことで論文の初心者が少しでも英語の論文を読めるようになることを望む。

対象

英語の論文を全く/ほぼ 読んだことの無い人。

abstract/conclusion

意味:概要/結論
論文の最初の章と最後の章。
両方共論文の全体の流れが書いてあるので
ここに目を通してから論文を読み始めると
理解が早まる。

et al

意味:ら 等
論文は何人もの著者による共著の場合が多く
全員書くと長くなるので代表の数人だけ書いて
後はet al省略することがしばしある。
et alさんではない。
「Steve Jobs,Bill Gates,et al」とあったら
Steve JobsさんとBill Gatesさんが第一,第二著者で他にも携わっている人がいる。

empirical

意味:経験的な
empirical result って形で「著者たちが今までやってきた結果」
が多い気がする。

baseline

意味:基準
提案手法がどれくらい優れているかを示すための
比較対象。

State of the art

意味:最先端の
既存手法や既存手法の結果の紹介のところで
「今までで一番良かったのは」のような意味で使われる。
大体これになんらかの問題や欠点があるので
提案手法でこれの克服が行われる。

Significance testing

意味:有意差の検定
提案手法によって得られた結果が本当に
既存の結果に対して有意かを調べる作業。

drawback

意味:弱点
既存手法の紹介の部分でこの単語が出てきたら
提案手法の紹介の部分でこれを克服する方法が
結構な確率で出てくる。

future work

意味:今後の課題
○○ is a future work とあったら○○はまだ解決していない問題である。
今後の論文の題材に使えるかも。

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