卧龙岗大学厉万庆老师访问ZZUNLP交流记录
- 一定要把问题和方法区分开，不要混为一谈。根据问题和方法，发文章有两条途径：（1）研究一个新的问题，使用一种已有的方法；（2）研究一个老问题，提出一种新方法。相比这两种途径，第一种就稍容易，因为第二种需要和已有的方法比较Performance。
- 定义问题时一定要具体。例如，某学生说“我要做文本纠错”，“文本纠错”是一个很大的范畴，要在这个范畴下，定义一个具体的问题。
- 看文章如何看？
两步：（1）先看问题，不看方法，要大量的泛读文章，1天可以读20篇，看太多容易迷惑，有时候和自己想做的方向真正契合的没有几篇，选出和自己的问题相关的3-5篇文章精读。问题一般在Introduction中会出现。
（2）精读挑选出来的文章，这时候要看方法 - 看文章的方法看不懂时，怎么办？看到公式懂时，怎么办？
要先看方法或公式的原理，补充基础知识。原理就好比，这个方法或公式的理论思想是什么。基础知识就比如，看到temporal convolutional network时，convolutional network就是基础知识。
基础知识如何补？不要看书，看书太慢了，要看blog，大概花半天时间就补齐。在学习论文的时候，如果想要读懂，需要扩展很多知识，因此这个时候缺什么就要补什么了。 - 遇到实验结果低时，怎么办？
要检查是程序的问题，还是数据集的问题。如何检查呢？若论文提供有代码，在论文的数据集上运行代码，根据实验结果判断：（1）若得到相似的实验结果，说明程序基本上没有问题，那是数据集的问题。在新的数据集上运行代码，找出哪些数据使结果不好，分析这些数据。（2）若不能得到相似的实验结果，说明程序有问题，需要debug，通过生成中间结果检查程序。
附：关于具体方法，厉老师提到一个网络：Independently recurrent neural network (IndRNN)。IndRNN比较适合于语言建模，并且与RNN相比，能构建更深更长的RNN，若有要用的学生，代码及技术支持都可以提供。
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