Laboratory::Paper - 論文完成

やっとこさ今度の研究会に投稿する論文が仕上がりましたよ。
アブストラクトに書いている実験結果が微妙に違うのはご愛敬（コラ）
いやまぁ実験結果がよくなっちゃったもんだから仕方がない…のかな。
実験方法は変わらないんですけど，パラメータ変えて色々結果出しちゃったら
従来手法の平均と提案手法の平均出すしかないじゃないですか。

しかしまぁ，論文書いてて基本的に面白みがないんですが，
唯一，自分の研究に対する理解が深まるっていう点で面白みがあります。
論文書くためには色々と深く理解していないといけないんで，
あれ，ココの文変！ってなったときとか理解が浅いのが原因だったりします。
だもんで，参考文献もっかい読み直したりします。
半年以上前に拾った論文なのに，
今日読み直してまた新たな発見（笑）

英語ですもん。
しかもねー，これ参照している他の論文読んでみてもですねー，
この論文の手法の説明適当なんですよねー。
しばいちゃろかコノヤロウって感じなんですよねー。
私が参照しているこの論文，機械翻訳システムの自動評価手法であるBLEUの論文なんですけどね。
IBMのK.Papineniさんらが提案した手法です。
BLEUと感性情報処理がくっついた手法の論文見かけたら私かもです。
ちなみに先日授業の一環でこの論文を紹介するプレゼンをしました。
英語でのプレゼンで，英語で質問食らって食らって半泣きでした。
質問とか2，3個で終了やったんとちゃうん？
なんでそんなホイホイ質問とばすん？えっ，やめてっ…！
っていう感じでした。

実験結果を一杯出していて，考察も色々している感じですが，
いかんせん手法の説明があんまりよくないんではないんじゃないかと。
いや，うちの准教授がよくないっていったからよくないって言ってるだけですけどね。
でもいざ自分でBLEUの説明を自分の論文に載せるとなると，
この方たちの例みたいな例をのせると変なんですよね。
変っていうか分かりづらい。
Englishな人たちには分かりやすいのかなぁと思ったりもしますが。


昼間はこのBLEUを使った例を考えていて，夜は自分の実験結果の考察を書いていました。
実験結果のデータの傾向はわかるんですが，なんで！？ってところで四苦八苦。
しかも手計算の結果と合えへんし！
と悩むこと数時間。

なんととんでもない勘違いをしていることに気づきまして。
以前の国際シンポジウムで書いた論文の内容はあってたんですが，
今度の国際会議向けの論文から一部提案手法の内容を自分で勘違いしていたようで。
…って勘違いした内容で論文書いて投稿しちゃったよ！
と青ざめる私。

rejectされればスルーしてオッケー。
acceptされたら…どうしよう（汗）
運営委員の人たちにメールしないといけないよぅ，英語で。
査読されたあとに，実はここ間違ってました！なんてありなんかな…
いや，x=1, y=2って書いてしまって実はx=2,y=1でしたみたいなミスなんですけど。
実験結果は変わらないんで，査読者からすれば，あ，そうなん？みたいなレベルかもしれませんが。

acceptされてもこのミスを放置したときのことを考えてみると。
虚偽を投稿したことがばれた日にゃ研究者生命が根絶される！

だいぶ焦りましたが，とかく教授に相談して，
acceptされたときの対策を考えていこうということで自己解決。


論文書きおえて，次は先生にチェックをお願いして。
発表スライド作成が待ってます。
一区切りついたんで，ちょっと気分が明るくなった気がします。