-
- いいね！3
情報検索ニュース
@irnewsjapan
マイクロソフトリサーチのPeter Bailey氏（@peter_r_bailey）がこれまでのSIGIRの査読経験をもとにヒント集をツイートしています。以下、順に紹介していきます。RT @peter_r_bailey https://t.co/LdMUwOko2j
2013-03-04 11:46:20
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集1 タイトルは中身を表す。誤解させない、誇張しない、無駄に言葉遊びをしない、Less is more、140文字は長過ぎる。RT @peter_r_bailey https://t.co/Bs8wF05X2s
2013-03-04 11:49:14
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集2 アブストラクトは論文をまとめる。短めの1段落に、主題、動機、目的、手法、そして成果を述べよ。相手に読ませたいと思わせること。RT @peter_r_bailey https://t.co/337YNeBgkU
2013-03-04 11:53:15
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集3 イントロ。研究は何をしようとしているのか。どうしてそれが興味深く、新しいのか。読者は論文を読む次の1時間で学ぶことがあるか。最大1/2から3/4ページ。RT @peter_r_bailey https://t.co/JjvcdxFXGr
2013-03-04 12:16:08
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集4 関連研究。30-40論文の引用が好ましい。それより少ないとその主題に通じていない印象を与える。他研究者による代表的な論文を忘れないこと。RT @peter_r_bailey https://t.co/icx3LrW7KA
2013-03-04 12:34:34
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集5 実験結果の報告では適切な統計情報を掲載すること。エラーバー、信頼区間、効果量（effect size）、など。お願い。RT @peter_r_bailey https://t.co/ZXHjPaiUmy
2013-03-04 12:58:52
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集6 機械学習は目的に対する手段であり、それ自体が主食ではない。素性エンジニアリングは、ユーザ行動に関する示唆が得られる場合などにおいては重要である。RT @peter_r_bailey https://t.co/D7zzRhryMC
2013-03-04 13:37:31
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集7 精度と簡潔さのためにギリシャ文字、数式、統計量を使うこと。ただしそれが意図していることを言葉でも表現すること。読者がそれらに精通していると仮定してはならない。RT @peter_r_bailey https://t.co/GGFrkGPS2q
2013-03-04 13:42:01
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集8 スペースに余裕がある場合は、引用参照番号の前に著者名を書くこと（[1] -> Doe [1]）。そうすれば引用文献リストを行ったり来たりせずに済む。RT @peter_r_bailey https://t.co/89B75djv83
2013-03-04 15:26:58
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集9 引用文献の参照。提出する直前に、LaTeXやWordの相互参照のアップデートを忘れずに。引用文献の著者名を確認すること。査読者になるかもしれない！RT @peter_r_bailey https://t.co/IccCWNIKGj
2013-03-06 11:18:16
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集10 テストコレクションを使って評価をしているなら、複数のコレクションを使いなさい。2000年より前のコレクションのみを使わないこと。Ad HocばかりがIRじゃない。RT @peter_r_bailey https://t.co/3jueAcCvHK
2013-03-06 11:22:16
情報検索ニュース
@irnewsjapan
SIGIRヒント集11 大規模なログデータを分析したからといって研究が興味深くなる訳ではない。分析から得られる知見が大切。特に一般化できる知見が。RT @peter_r_bailey https://t.co/YCfoIELD9L
2013-03-06 11:26:02