発表＋論文賞

今回の発表は，諸事情から当該分野の学会の全国大会じゃない方で．共著の論文の発表もそうだったけど，聴講人数が余りに少な過ぎる．とはいえ，当該分野の全国大会の方も，どちらかというとデータの面白さを楽しんでいる人が多い感じなので，畑違いなのは間違いない．
論文賞は，第一著者の学生が受賞するはずが，何故か総会に間に合わずに代わりに受賞．で，前の受賞のときと同様立ち位置を間違えて恥をかく．賞金は全て学生に．大した研究じゃないという人もいるけど，しっかり論文として完成度を高めた結果だと思う（それに心血を注いだ）．受賞は二位とは大差だったようで．対戦相手に恵まれた感はあるものの，賞を狙って直していただけに，嬉しいところ．ジャーナル論文の書き方をしっかり勉強させてもらえて良かった．

[追記] この研究の ruby の実装は，だいぶ前に GNU GPL で公開されているけれど，大きい学習データを用いた分類器を使う場合には分類時間がボトルネックでかなり実行に時間がかる（3.2Ghz のサーバ上で，分類だけで，21時間7分ほどかかる）．公開中の分類器を使うと2分で終わると中の人に話しておいたのでそのうち置き換わるかもしれない（し，置き変わらないかもしれない）．

[追記] ツールのページからリンクを貼ってくれるそうなので，昨年末に公開した分類器にも少しは日の目が当たるかな．

[追記] ようやく置き換わったみたいだ．130万訓練例の訓練データが同梱されているのが（個人的には）素晴らしいと思った．学習器の方も問題なくスケールした（学習時間10分ぐらい）．