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積ん読を消化するために

6ce2bb5c8ac10d5224fca4105eeea70f?s=47 Doarakko
January 21, 2021

 積ん読を消化するために

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Doarakko

January 21, 2021
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  1. 積ん読を消化するために @Doarakko

  2. ・2019年12月入社(2社目) ・エンジニア歴1.5年  - 仕事: Go, PHP  - 趣味: Python, C++

    ・AtCoder 緑 ・海外サッカーをよく見ます 自己紹介 2
  3. 今日は「デジタル積ん読」の話 3

  4. Pocket(後で読むアプリ)使ってます 4 いろいろ機能があるらしい ・他の人が多く保存している記事 ・記事のハイライト ・記事へのタグ付け(手動) 私は「保存」と「検索」しか使ってなかった

  5. 私の Pocket の使い方(ブラウザ) 5 スマホだと保存までに複数回アクションがあってつらい

  6. なぜ積ん読を解消する必要があるのか 6 情報の鮮度が落ちる ・波に乗り遅れる ・「もっと早くこの情報を知っていれば」 積ん読しておくのが気持ち悪い?

  7. 解決策 案1. その場で読む → それができたら苦労しない 案2. 一定期間たったものは自動で捨てる → もったいない 案3.

    毎日時間を確保して習慣化する → できるわけがない 案4. 後で読む基準を厳しくする → さらっと概要を掴んで全部読むか判断する 7
  8. 「さらっと概要を掴んで」 8

  9. 文章要約 9

  10. 文章要約の活用事例 10 https://www.asahi.com/corporate/info/13124567 https://about.yahoo.co.jp/info/blog/20190424/chi ebukuro.html

  11. 文章要約:要約対象 11 単一ドキュメント 複数ドキュメント

  12. 文章要約:要約手法 12 抽出型 ・元の文章の中から重要だと判断したものを、 そのまま抽出する ・メリット:元文章をそのまま使うので文法はおかしくならない ・デメリット:文章中にない単語は生まれない、文のつながりはおかしい 抽象型 ・元の文章から内容を理解して、人が作ったような 要約文を生成する

    ・メリット:元文章にない単語も生まれる、文章のつながりが自然 ・デメリット:文法に違和感がなく、自然な文章を生成する難易度高い
  13. 今回試したもの LexRank ・抽出型の手法で、ページランクの仕組みを応用したもの BERTSUM ・BERT の学習済みモデルを文章要約用に拡張した抽出型のモデル ・よくわからないので詳しく知りたい方は論文を読んでください  → よくわからなくても動かせるくらい身近なものになっている 13

    ページランク:他からリンクされているものほど良いページとする(超ざっくり)
  14. 試した記事 14 【転職エントリ】Googleに入社します 約 6,500 文字 15 分(by Pocket) https://note.com/neko_chan0214/n/n3a64bc1e1412

  15. LexRank 15 要約文 電話面接やオンサイト面接を受けることになること、競技プログラミングのような問題が出題されること などを知りました。(58行目) このタイミングで、とある元Googleのソフトウェアエンジニアの方から声をかけていただき、模擬面接を していただけることになりました。 (78行目) 面接で聞かれた内容は秘密にする約束なので、自分が勉強した内容を記事に書くのは、面接を受ける 前に書いておいた方がいいだろうと考えました。

    (136行目)
  16. BERTSUM 16 要約文 2018年の年末年始に時間があったので、有料版を契約してきちんと Pythonの勉強をしてみようと思い ました・DataCampの分量は非常に多くて、年末年始だけでは当然終わらせることはできず、 3ヶ月以 上かかってDataScientistコースを修了しました(4行目) エンジニア採用のカジュアル面談を受け入れている医療 ×ITの企業を見つけて、いくつかネットで申し

    込んでみたりもしました(31行目) この時点でとても幸運だったのは、日本語で書かれた入社体験談が同時期にたくさん投稿されていた ことです(57行目)
  17. 感想 17 ・微妙 ・全文読んだがもっと抽出してほしい文章があった ・日本語はハンデ(自然言語処理をやる上で) ・要約する文章のドメインのデータ集めないと ・これからも積み続ける

  18. 積ん読を消化するために @Doarakko