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SUMMARY:NLP・IR paper reading in 20 minutes #9
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74889
 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\nNLP・
 IRなどの分野の論文を読んで紹介する会です\n発表時間
 20分、質疑応答10分を目安に準備をよろしくお願いしま
 す。\n資料を作り込もうとして発表を諦めるよりも、
 定期的に論文を読む習慣を身につけることを優先した
 い気持ち\nこれといった目標・方針がなければ、興味
 のある分野の論文を50~100報読むのを一旦の目標に据え
 る\n\n参加方法\n(以下の論文の読み方と読むポイントは
 Andrew Ng先生の読み方を参考にしています)\n\nsource: https:
 //youtu.be/733m6qBH-jI?t=883\n\n0. あらかじめ論文を読む\nA. 読
 む: title/abstract/figures \nB. 読む: intro/conclusion\n    - (20minut
 es以内に読んで、下に進むか判断する)\n    - ここまで
 で2.以降のまとめは作成する\nC. （できれば）残りを読
 む（※数式や分からないところはスキップしてよい）\
 n\n\n\n1. 当日に読んできた論文を20分ほどで発表する\n2.
  発表後に、以下の4つの質問を埋める(もちろん発表前
 でも可)\n1. What did authors try to accomplish?\n2. What were the key 
 elements of the approach?\n3. What can you use yourself?\n4. What other r
 eferences do you want to follow?\n\n\n\n\n質疑応答は埋まってい
 ないところを中心にすると効率が良いかもしれません\
 n\n3. 埋まったら、まとめ用リポジトリにてissueを立て
 て投稿する\n\nまとめ用リポジトリ: https://github.com/py-mok
 u/NLP-IR-reading-paper-in-20-minutes\nラベルとして最低限以下
 を入れてください\n第何回の会でのまとめか\n分野(NLP\,
  IR\, Recommendation等)\n出版年\n学会名\n\n\n\n読んだ論文\n\n
 Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural 
 Recommendation Approaches (RecSys 2019)\nLINE: Large-scale Information Ne
 twork Embedding (WWW 2015)\nLessons from the Journey:A Query Log Analysis
  of Within-Session Learning (WSDM 2014)\n\n会場\n\nYahoo! LODGE 東京
 都千代田区紀尾井町1-3 17F\n\nslack\n\nhttps://join.slack.com/t/w
 aipymoku/shared_invite/enQtNjk3MTE4MTkzNjE2LWI2NmU3ZmY0YzllNDkzNDQxNDE4NG
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