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はてなキーワード: naistとは

2020-03-28

がっかりしてメソメソして同志社大

太陽みたいに笑う君はどこ大?

KYOTO・U♪

谷大ことやったもんがち聖泉なら

滋賀ときはいだってそばにいる奈良

夢はでかくなけりゃ鈴鹿大だろ?

胸をたたいて公立志望

阪!大!♪

そうさ100%近畿 もうがんばる滋賀大さ

この精華中の天理 抱きし和歌山

そうさ100%近畿 もうやりきるしかNAIST

僕たちがもてる花大 関西に忘れないでね……

2019-09-03

anond:20190902125312

そういえば京都学園大学が、いきなり京都先端科学大学とか名乗ってるのも大概だわ。NAISTの人とか怒らないんだろか。

かつては「字が書ければ入れる」とか言われてたんだけど、ずいぶんかっこいい名前つけはって失笑どす。

造形大は上終美術大学とか瓜生山芸術大学でええやろ。

2018-12-24

anond:20181224001110

事情はこんな感じ。

今日以降MeCab辞書mecab-ipadic-NEologd辞書に切り替える。昨日までのはNAIST辞書だった。メリットは週2回新語が追加されるので、2011年更新が止まったNAIST辞書に比べて時事ネタに強い。デメリット固有名詞じゃないものまで固有名詞に分類しようとすること。一長一短あるけれど、メンテナンスが止まった辞書を使い続けるよりは良さそうなので変える。はてなキーワードから新語を探しているそうなので、はてなキーワードを整備すれば精度が上がるかもしれない。

はてな増田キーワードページ https://anond.hatelabo.jp/keyword/改善してくれればこんなことしないのにと思う。いま久しぶりにキーワードページ見たら表示される単語の数が減ってる気がする。改善しようと手を付け始めたのだろうか?

2018年5月4日金曜日増田 https://anond.hatelabo.jp/20180505000152

2018-05-05

[]2018年5月4日金曜日増田

時間記事文字数文字数平均文字数中央値
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02445027114.359.5
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227310058137.859
236717149256.057
1日1224177401144.953

頻出名詞

人(148), 自分(117), 今(57), 話(51), 前(49), 感じ(48), 好き(44), 気持ち(44), 増田(43), 仕事(43), 人間(40), 気(39), 問題(38), あと(37), 女(37), 必要(33), 男(33), 子供(33), 相手(32), おっさん(32), 会社(30), 友達(29), 関係(29), 言葉(28), 時間(28), 普通(27), 結果(27), ネット(26), 結局(26), 理由(25), 手(25), 日本(25), 一番(24), 誰か(24), 周り(24), https(24), 世の中(23), 声(23), 今日(23), 社会(23), 他(23), 存在(22), 女性(22), 親(22), 男性(22), 最近(22), 意味(22), 最初(21), 目(21), 頭(21), 場所(21), しない(21), 人生(21), 昔(21), 場合(20), 経験(20), 無理(20), 顔(19), 状態(19), 理解(19), ー(18), 結婚(18), 毎日(18), 全部(18), 責任(18), レベル(17), 嫌(17), 別(17), 先(17), 意見(17), 友人(17), 先輩(17), 心(17), 世界(17), 挨拶(17), 価値(16), 行動(16), まとも(16), 扱い(16), 逆(16), 仕方(16), 自体(16), 店(16), 他人(16), セックス(15), 体(15), 女の子(15), ただ(15), 職場(15), 金(15), セクハラ(15), 趣味(15), 幸せ(14), 家(14), 上司(14), 批判(14), 休み(14), 正直(14), 一人(14), .jp(14)

頻出固有名詞

増田(43), 日本(25), じゃなくて(13), 安倍総理(13), 社会人(13), 可能性(13), 被害者(12), 娘(10), …。(10), 自民党(10), 山口(9), スマホ(9), 安倍(8), 2018年(8), 加計学園(8), 1人(8), 東京(8), いない(8), 柳瀬(7), GW(7), 1日(7), 何度(7), ツイッター(7), なのか(6), 普通に(6), 基本的(6), 元増田(6), エロい(6), Twitter(6), SNS(6), いつまでも(6), 知らんけど(6), なんだろう(6), 毒親(6), ブコメ(6), 愛媛県(6), 財務省(5), いいんじゃない(5), アメリカ(5), 自分自身(5), A(5), 自己責任(5), 価値観(5), CM(5), 大企業(5), TOKIO(5), 2人(5), 最終的(5), カス(5), 自分たち(5), LGBT(5), 犯罪者(5), はてブ(5), コミュ障(5), いいね(5), 担当者(5), 笑(5), 1万円(5), ネット右翼(5), わからん(5), 安倍自民党(5), 悪いこと(5), なんの(5), 筋トレ(5), 金(4), 安倍晋三(4), 大阪(4), OK(4), 八代(4), はてなー(4), ネトウヨ(4), 具体的(4), 立川志らく(4), ちんこ(4), 精神障害(4), 30歳(4), 昭和(4), ブクマ(4), TBS(4), 一方的(4), 夫婦(4), 不快感(4), B(4), 劣等感(4), 分からん(4), 1年(4), 毎日(4), かな(4), 米(4), にも(4), 精神的(4), プリキュア(4), アレ(4), アイコン(4), 好きな人(4), 任天堂(4), 数年(4), ひるおび(4), 人間関係(4), リアル(4)

今日以降MeCab辞書を変更

今日以降MeCab辞書mecab-ipadic-NEologd辞書に切り替える。昨日までのはNAIST辞書だった。メリットは週2回新語が追加されるので、2011年に更新が止まったNAIST辞書に比べて時事ネタに強い。デメリット固有名詞じゃないものまで固有名詞に分類しようとすること。一長一短あるけれど、メンテナンスが止まった辞書を使い続けるよりは良さそうなので変える。はてなキーワードから新語を探しているそうなので、はてなキーワードを整備すれば精度が上がるかもしれない。

はてな増田キーワードページ https://anond.hatelabo.jp/keyword/改善してくれればこんなことしないのにと思う。いま久しぶりにキーワードページ見たら表示される単語の数が減ってる気がする。改善しようと手を付け始めたのだろうか?

2018-05-04

[]2018年5月3日木曜日増田

時間記事文字数文字数平均文字数中央値
005611385203.379.5
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181401141781.634
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221631331081.735
23617475122.551
1日207819938596.037

頻出名詞

人(198), 自分(132), 女性(82), 今(79), 増田(76), 差別(71), 女(71), 人間(71), 話(70), 仕事(68), 男(66), 男性(60), 感じ(57), 相手(55), 社会(54), 問題(53), 同じ(51), 日本(51), ー(50), 必要(49), 気持ち(49), 意味(49), 前(46), あと(45), 普通(44), 関係(43), 親(42), 時間(41), 会社(40), こんな(40), 子供(40), 好き(39), 気(38), 目(36), 低能(35), 山口(35), 言葉(34), 被害(34), 存在(34), 今日(34), 結婚(33), 生活(32), 友達(31), 他(30), 最近(30), 手(29), 主義(29), https(28), 行動(28), メンバー(28), 安倍(28), 男女(28), 発言(28), 一緒(27), 頭(27), 心(26), 時代(26), 家(26), 専用(25), 意見(25), 自身(25), 理由(25), 人生(25), 車両(25), おっさん(24), 状態(24), ネット(24), 先生(23), 金(23), 現実(23), 周り(23), 場合(22), 結果(22), 世界(22), 責任(22), 娘(22), 自己(22), 別(21), 最初(21), 他人(21), 自体(21), ダメ(21), い(21), 全部(21), 大変(21), レベル(21), 可能(20), ~(20), アニメ(20), 女子(20), 昔(20), 否定(20), 馬鹿(20), 理解(20), 個人(20), 自民党(19), 嫌(19), 逆(19), 一番(19), http(19)

頻出固有名詞

増田(76), 日本(51), 山口(35), 安倍(28), 自民党(19), 日(18), 東京(14), キモ(14), TOKIO(14), 自衛隊(12), アメリカ(8), 達也(8), 加計(7), 民主党(7), カス(6), 平成(6), 公明党(6), 昭和(6), 福島(6), JK(5), 共産党(5), 韓国(5), 羽生(5), スキ(5), 柳瀬(5), 中国(5), 晋(5), 大阪(5), マック(5), ぇ(5), 敬之(4), 愛媛(4), faq(4), チャイルド(4), 麻生(4), 京都(4), テレビ朝日(4), NHK(4), qa(4), ニセ(4), iPhone(3), 所(3), gt(3), CPU(3), 太郎(3), bot(3), 悟(3), フジテレビ(3), 出口(3), 健(3)

MeCabNAIST辞書 (2011年に更新が止まっている。)

MeCabmecab-ipadic-NEologd辞書 (固有名詞新語に強い。正確に形態素に分割することよりも意味のある単語としてまとめることに重点が置かれている。)

頻出名詞

人(184), 自分(125), 今(75), 話(68), 男(66), 女(66), 仕事(66), 増田(66), 人間(63), 女性(62), 感じ(55), 相手(51), 問題(51), 必要(49), 気持ち(48), あと(47), 意味(45), 差別(44), 前(44), 日本(43), 気(40), 子供(39), 普通(39), 男性(38), 目(37), 親(37), 関係(36), 低能(35), 好き(35), 社会(35), 今日(34), 会社(32), ー(32), 言葉(32), 友達(31), 存在(31), 結婚(31), 最近(30), 手(30), 他(30), https(29), 頭(28), 時間(27), 心(27), 理由(25), 意見(25), 現実(25), 人生(25), おっさん(24), 別(24), 被害者(23), 状態(23), 周り(23), しない(23), じゃなくて(23), 発言(22), 家(22), 場合(22), 金(22), 女性専用車両(22), 行動(22), 最初(21), 理解(21), 他人(21), 結果(21), A(21), 全部(21), 娘(21), レベル(21), 世界(21), 自体(20), 馬鹿(20), 先生(20), 男女(20), 勝手(20), 昔(20), 生活(20), アニメ(20), 嫌(20), ダメ(20), 否定(20), 逆(19), www(19), 批判(19), 顔(19), 大変(19), 一番(19), 誰か(19), 男性差別(19), 職場(19), 女の子(19), 一緒(19), 結局(18), 話題(18), http://(18), 時代(18), 記事(18), 無理(18), 自身(17), 山口(17)

頻出固有名詞

増田(66), 日本(43), じゃなくて(23), 被害者(23), 女性専用車両(22), 娘(20), 男性差別(19), 山口(17), 安倍(15), TOKIO(15), 可能性(14), 安倍総理(14), なんだろう(14), いない(13), 自民党(12), 自衛隊(12), 主義者(12), スマホ(12), A(11), 山口メンバー(11), 生活保護(11), hatena(11), カス(11), 元増田(11), 差別主義(10), いいんじゃない(10), 一緒に(10), Twitter(10), 男女平等(9), 女子高生(9), 1人(9), 2人(8), PC(8), ブログ(8), s(8), 上の(8), JK(8), 社交辞令(8), わからん(8), B(8), …。(7), リアル(7), 犯罪者(7), ツイッター(7), 一方的(7), ニセ科学(7), 劣等感(7), コミュ障(7), キモ(7), 私たち(7), ジャニーズ(7), キモい(7), ネット右翼(7), まんこ(6), ブコメ(6), 2018年(6), 普通に(6), 東京(6), 20代(6), 山口達也(6), 昭和(6), 何度(6), 社会人(6), ???(6), 公明党(6), 発言権(6), アメリカ(6), 毒親(6), 加計学園(6), 100%(6), 個人的(6), パワハラ(6), 基本的(6), 最終的(6), 笑(5), かな(5), 加害者(5), 1年(5), にも(5), 共産党(5), なのか(5), GW(5), 悪いこと(5), 外国人(5), 非モテ(5), いいね(5), 強制わいせつ(5), 自己責任(5), 脳内(5), 安倍自民党(5), 低所得(5), キチガイ(5), 人として(5), ー(5), フェミ(5), マジで(5), イケメン(5), 想像力(5), ニート(5), 婚活(5)

例えば「女性」と「専用」と「車両」に分割されていたのが「女性専用車両」で1語と数えられている。辞書データソースとしてはてなキーワードを使ったと書いてあるからよりはてな向きかもしれない。

いいんじゃない」が固有名詞扱いされているが、これは多分はてなキーワードソースにした弊害ではないだろうか。はてなキーワードを見ると「いいんじゃない」というジャニーズタレント楽曲があるという。「リアル」もはてなキーワード三菱テレビブランドとして説明されているせいで固有名詞扱いなのかもしれない。

一長一短があるな。

2018-05-03

[]2018年5月2日水曜日増田

時間記事文字数文字数平均文字数中央値
00818461104.539
01309896329.952.5
02252601104.070
03204251212.680.5
0415101267.525
05221651082.51082.5
061193585.072
07131887145.293
0838337188.746
09405422135.655
10669987151.375
111211070988.545
12102846483.044
131311152988.044
14104936090.038.5
151381037075.142
161891330770.449
172131754182.449
18118810268.736
191521098372.331.5
2063483976.835
2110914993137.662
221361182186.945.5
2311011771107.046
1日202719377795.644

頻出名詞

人(179), 女性(155), 自分(147), 男(108), 女(103), 男性(102), 社会(99), 話(97), 今(94), 増田(73), 前(64), 仕事(61), 意味(59), 相手(56), 問題(55), 人間(54), 同じ(52), ー(51), 関係(51), 男女(49), 必要(48), 好き(48), あと(47), 気(47), 子供(44), 感じ(43), https(43), 理由(41), 日本(41), 世界(40), 結婚(39), 時間(38), こんな(37), 普通(35), 進出(35), 手(35), 理解(34), 最近(33), 低能(33), 場合(32), 責任(32), 他(32), 気持ち(31), 個人(31), 会社(31), 逆(31), 山口(30), 目(30), 時代(30), 頭(29), 昔(29), 友達(29), com(29), 金(28), 先生(28), 一緒(28), 価値(28), メンバー(28), 無理(28), 存在(27), 一番(27), 猫(27), www(26), ネット(26), 被害(26), 言葉(26), 家族(26), 親(26), 状態(25), http(25), ゴミ(24), セックス(24), 自体(24), 雇用(24), 会見(23), ダメ(23), 結果(23), ~(23), 娘(23), アニメ(23), 通報(22), クズ(22), 最初(22), 企業(22), 人生(22), 確か(22), 全部(22), 嫌(21), 説明(21), 可能(21), 家(21), 原因(21), 今日(21), 差別(21), 主義(21), 現実(20), 周り(20), 家庭(20), 全体(20), 発言(20)

頻出固有名詞

増田(73), 日本(41), 山口(30), 韓国(15), TOKIO(14), 東京(12), 日(12), 安倍(11), アメリカ(11), キモ(10), 中国(10), 達也(10), 自衛隊(10), detail(8), JK(8), 平成(7), 金(7), article(7), マック(6), jsfiddle(6), イラ(5), 北朝鮮(5), Twitter(5), どん(5), pdf(5), 松岡(5), 昭和(4), default(4), VTuber(4), 韓(4), 自民党(4), サンクス(4), セブン(4), jpg(4), ツイ(4), 米(4), images(3), 明治(3), files(3), 太郎(3), 大正(3), 大阪(3), 朝鮮(3), ワイ(3), Vtuber(3), BC(3), 中(3), sthya(3), バーガー(3), SNS(3)

MeCabNAIST辞書 (2011年に更新が止まっている。)

MeCabmecab-ipadic-NEologd辞書 (固有名詞新語に強い。正確に形態素に分割することよりも意味のある単語としてまとめることに重点が置かれている。)

頻出名詞

人(165), 自分(141), 女性(138), 男(105), 話(98), 女(95), 男性(95), 今(86), 社会(76), 前(62), 仕事(61), 相手(56), 増田(55), 意味(54), 気(50), 問題(49), 必要(48), 人間(48), 関係(47), あと(46), 好き(46), https(44), 子供(43), 感じ(42), 理由(41), 結婚(38), 日本(37), 手(35), 進出(35), 理解(34), 低能(33), 目(33), ー(33), 男女(33), 最近(33), 世界(32), 場合(32), 他(31), 普通(30), 気持ち(30), 頭(29), 会社(29), 逆(29), 時間(28), 先生(28), 友達(28), 無理(28), 昔(27), しない(27), 存在(26), .com(26), 言葉(26), www(25), 金(25), 一番(25), しよう(25), 猫(24), 自体(24), http://(24), 状態(23), セックス(23), 一緒(23), じゃなくて(23), ゴミ(23), 親(23), 娘(22), 雇用(22), クズ(22), ダメ(22), 通報(22), 確か(22), 全部(22), 責任(22), 嫌(22), アニメ(22), 最初(22), 結果(21), 人生(21), 今日(21), メンバー(21), 説明(21), 全く(21), 原因(21), 別(21), ネット(20), 女子高生(20), 周り(20), 価値(20), 一人(19), 時代(19), おっさん(19), 結局(19), 大人(19), 当たり前(19), 幸せ(19), 場所(19), 家(19), 記事(19), 現実(19), 議論(18)

頻出固有名詞

増田(55), 日本(37), じゃなくて(23), 女子高生(20), 娘(20), TOKIO(17), 被害者(16), JK(16), 元増田(16), 山口(15), 可能性(15), なんだろう(13), 韓国(13), リアル(13), 社会的(12), いない(12), フェミ(12), 男女平等(11), アスペ(11), 女性専用車両(10), なのか(10), Twitter(10), 専業主婦(10), detail(9), アメリカ(9), 謝罪会見(9), 山口達也(9), 暴力装置(9), 自衛隊(9), キモ(9), 産む機械(9), 経済力(9), スマホ(9), アファーマティブアクション(8), 具体的(8), トラバ(8), 東京(8), s(8), 最終的(8), いいね(8), 分からん(8), わからん(8), 個人的(8), である(7), 何度(7), マジレス(7), いいんじゃない(7), 安倍(7), twitter(7), SNS(7), 性犯罪(7), 中国(7), 100円(7), 芸能界(7), ツイート(7), どんだけ(7), article(7), 私たち(7), まんこ(7), 4人(7), 家族主義(7), 価値観(6), 加害者(6), 金(6), livedoor(6), 基本的(6), 2018年(6), クリエイター(6), GW(6), jsfiddle(6), NG(6), 平成(6), ツイッター(6), ???(6), 介護士(6), お酒(6), 一緒に(6), 婚活(6), …。(5), 1000円(5), 普通に(5), 生物学(5), 北朝鮮(5), いつまでも(5), 笑(5), 生理休暇(5), アプリ(5), 外国人(5), エロい(5), 20代(5), アルコール依存症(5), ロリ(5), 山口メンバー(5), 男なら(5), マジで(5), LINE(5), ニート(5), org(5), ムスリム(5), マック(5)

2018-05-02

[]2018年5月1日火曜日増田

時間記事文字数文字数平均文字数中央値
00799658122.333
0153469288.540
0244329274.843.5
03133863297.2121
0482747343.485
05152423161.558
06193601189.576
07141496106.952.5
0840284471.140.5
0954343963.736
1010011225112.354
119011656129.531
1277741496.348
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2298762777.835.5
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1日1708179050104.844

頻出名詞

人(162), 自分(132), 今(82), 話(72), 仕事(71), ー(70), 増田(60), 時間(59), 人間(57), 前(56), https(50), 日本(50), 女(47), 好き(45), 必要(45), 男(44), 問題(44), 女性(43), 感じ(42), 関係(41), 気(40), こんな(39), 最近(38), 手(37), ネット(36), 同じ(36), 社会(35), 意味(35), ~(33), 理由(33), 男性(32), com(31), 普通(31), 会社(31), 頭(30), 目(30), あと(29), 気持ち(29), 相手(29), 子供(29), 今日(29), 理解(28), http(28), 生活(28), 漫画(27), 他(27), 企業(26), www(25), レベル(25), 無理(25), 絶対(25), 安倍(24), 結局(24), 政治(24), 時代(24), 世界(23), 家(23), 他人(22), 就職(21), 顔(21), 状況(21), 技術(21), 嫌(21), 一番(21), 結果(21), 情報(20), 周り(20), 韓国(20), 金(20), 可能(20), 個人(20), 勉強(20), 状態(20), 感覚(19), 場合(19), 警察(19), ストレス(19), エロ(18), 差別(18), 昔(18), 自体(18), 程度(18), ゲーム(18), 世の中(18), 人生(18), 経験(17), 親(17), anond(17), 国(17), 責任(17), 言葉(17), 行為(17), 学校(17), 作品(17), 馬鹿(17), ほとんど(17), 山口(17), メンバー(17), 存在(17), 努力(17)

頻出固有名詞

増田(60), 日本(50), 安倍(24), 韓国(20), 山口(17), 日(12), キモ(11), 東京(10), 日野自動車(9), FaHNI(9), trucks(9), release(9), sugawara(9), racing(9), team(9), dakar(9), beiDW(9), KkJk(9), racereports(9), アメリカ(8), 北朝鮮(7), twitter(7), LINE(6), 韓(6), detail(6), 金(6), 中国(6), 伊集院(6), 自民党(6), 平成(6), 自衛隊(5), 大阪(5), 中(5), コス(5), real(5), 米(5), 米国(5), bayern(5), munich(4), 敬之(4), 光(4), 下高井戸(4), 達也(4), report(4), match(4), 朝鮮(4), 太郎(4), megalodon(4), どん(4), 東大(4)

MeCabNAIST辞書 (2011年に更新が止まっている。)

MeCabmecab-ipadic-NEologd辞書 (固有名詞新語に強い。正確に形態素に分割することよりも意味のある単語としてまとめることに重点が置かれている。)

頻出名詞

人(143), 自分(128), 今(79), 話(74), 仕事(68), 増田(53), 人間(47), 前(47), 女(46), 時間(46), 気(46), 男(45), 好き(45), 日本(44), 必要(44), https(44), 感じ(42), 問題(42), ー(40), 女性(40), 手(38), 最近(38), 関係(33), 理由(33), 気持ち(30), 会社(29), 相手(29), 子供(29), 普通(29), 意味(29), 目(29), あと(28), 今日(28), http://(27), しない(27), 頭(27), 理解(26), 他(26), 男性(26), 絶対(25), ネット(25), レベル(25), 無理(25), .com(24), 結局(24), 嫌(22), 他人(22), 状況(21), 一番(21), 結果(20), 顔(20), しよう(20), www(20), 周り(20), 勉強(20), 家(20), 時代(19), 場合(19), ストレス(19), 感覚(19), 状態(19), 世の中(18), 人生(18), 昔(18), バカ(18), ただ(18), 就職(18), 努力(17), 言葉(17), 名前(17), 韓国(17), 企業(17), 金(17), 程度(17), anond(17), 馬鹿(17), 自体(17), 話題(17), 毎日(17), 勝手(17), 意見(17), 社会(16), .jp(16), 全部(16), 作品(16), 記事(16), co.jp(16), 警察(16), 最初(16), 世界(15), ゲーム(15), 政治(15), 夫(15), 経験(15), 可能性(15), 内容(15), 漫画(15), 出て(15), 行為(15), 別(15)

頻出固有名詞

増田(53), 日本(44), 韓国(17), 可能性(15), わからん(14), じゃなくて(13), twitter(13), youtube(13), マジで(12), 安倍総理(12), まんこ(10), v(10), 安倍(10), 何度(9), キモ(9), team(9), beiDW(9), dakar(9), trucks(9), KkJk(9), 漫画家(9), release(9), racing(9), 3w(9), 耐久性(9), 日野自動車(9), FaHNI(9), 24g(9), racereports(9), 山口メンバー(9), アプリ(9), hino(9), 基本的(9), sugawara(9), 午後ティー(8), 人間関係(8), スマホ(8), リアル(8), ???(8), LINE(8), 発達障害(8), いない(8), かもしれん(7), コミュ力(7), 分からん(7), detail(7), 北朝鮮(7), アメリカ(7), SNS(7), いいんじゃない(7), 最終的(7), なのか(7), E(6), なんだろう(6), オナ禁(6), アレ(6), 中国(6), 自民党(6), 登場人物(6), Twitter(6), 2歳(6), ある意味(6), お客さん(6), 就活(6), 女子高生(6), 1人(6), 大企業(6), 元増田(6), 唐揚げ(6), IT(6), JK(6), ファブリーズ(6), ダンバイン(6), にも(5), 自衛隊(5), 具体的(5), 副流煙(5), 金(5), AV(5), 米国(5), 社会的(5), 体育会系(5), ツイート(5), ぶっちゃけ(5), 涙(5), イケメン(5), ヤバい(5), 一人(5), フェミ(5), ブコメ(5), 技術力(5), 10年(5), OK(5), 夫婦(5), コスパ(5), カレー(5), ツイッター(5), …。(5), ネット上(5), go(4)

2018-04-29

anond:20180426000203

はてブGIGAZINE人工知能や機械学習を利用しなくても「SQLの使い方」次第で収益アップは可能って記事を見かけた。収益でやってるわけじゃないけど、1日の増田MeCabで切り分け、品詞タグを付けてデータベースに格納できたとして次は何ができるのだろう?

2018年4月25日水曜日増田

MeCabで使われているのはNAIST辞書らしい。

種類延べ使用回数
名詞981869979
形容詞30053393
動詞173926181
助動詞3316643
助詞1423736
副詞5173658
連体詞391246
接続詞881107
接頭詞92773
感動詞115519
フィラー13155
その他22
合計12898177392
より細かく
種類延べ使用回数
名詞一般588530943
名詞サ変接続17699813
名詞非自立807111
名詞接尾4465180
名詞474595
名詞固有名詞11343364
名詞形容動詞語幹5893356
名詞代名詞823248
名詞副詞可能2392072
名詞ナイ形容詞語幹13264
名詞接続詞317
名詞特殊214
名詞動詞自立的12
形容詞自立2943484
形容詞非自立8202
形容詞接尾250
動詞自立171819932
動詞非自立724740
動詞接尾61509
助動詞3316643
助詞格助詞5420732
助詞接続助詞289215
助詞係助詞88077
助詞連体化25734
助詞助詞333025
助詞助詞262405
助詞並立助詞81737
助詞助詞/並立助詞/終助詞11594
助詞副詞2825
助詞特殊349
副詞一般4312597
副詞助詞接続861061
連体詞391246
接続詞881107
接続詞881107
接頭詞名詞接続82681
接頭詞形容詞接続245
接頭詞動詞接続36
感動詞115519
フィラー13155
その他間投22

以下は1エントリーに3回出現したら3回と数える方法で数えたもの

頻出動詞

する(4260), てる(1711), いる(1617), れる(1043), ある(1002), なる(974), 思う(688), 言う(647), いう(562), くる(351), やる(350), できる(335), 見る(300), られる(272), わかる(180), 出る(171), しまう(168), 考える(165), 行く(163), いく(156), 知る(152), せる(149), くれる(138), 分かる(129), みる(126), 乗る(124), 使う(122), 出来る(110), 持つ(110), 書く(109), やめる(107), 違う(105), 出す(94), しれる(90), 読む(88), 感じる(87), 作る(86), すぎる(84), ちゃう(84), いける(82), 聞く(78), でる(71), 乗れる(70), 認める(69), 買う(69), 叩く(63), 死ぬ(63), 来る(62), く(62), 変わる(62), 入る(60), 受ける(60), 食べる(60), もらう(57), 見える(57), 続ける(56), 言える(54), かける(53), 終わる(51), 守る(49), つける(48), 行う(47), 描く(46), 生きる(46), 語る(46), 入れる(45), 始める(45), 働く(45), 取る(42), 減る(41), 居る(41), 飲む(40), 許す(40), なくなる(39), 訴える(39), 話す(39), つく(37), 観る(37), かかる(37), おく(36), くださる(36), あげる(35), とる(34), 黙る(34), 得る(34), 言い出す(33), 殺す(33), 思える(32), 払う(32), 過ぎる(31), 教える(29), 辞める(29), 決める(28), 気づく(27), 怒る(27), 生まれる(27), 調べる(27), なれる(27), 扱う(26), 呼ぶ(26), 限る(25), いじめる(25), 起きる(25), 頑張る(25), 合う(25), がる(25), 変える(24), 含める(24), 待つ(24), 笑う(24), 立つ(24), 飽きる(24), 許せる(24), 戦う(23), 増える(23), 会う(23), 同じる(23), とく(23), 間違う(23), 捨てる(23), 信じる(22), 住む(22), 困る(22), よる(22), 読める(22), 通る(22), 覚える(22), 騒ぐ(22), 比べる(22), 楽しむ(21), 寝る(21), おる(21), 触る(21), 与える(21), 押し付ける(21), 見せる(21), 上がる(21), 避ける(20), 帰る(20), 思い出す(20), 向く(20), 進む(20), 続く(20), 歩く(20), 決まる(20), 着る(20), 選ぶ(19), 忘れる(19), 引く(19), 触れる(19), 分ける(19), つながる(18), 媚びる(18), 逃げる(18), 似る(18), 上げる(18), 起こす(18), もらえる(18), 繰り返す(18), 残る(18), 殴る(18), 答える(18), まとめる(18), 付き合う(17), 投げる(17), 付ける(17), 走る(17), 受け入れる(17), 含む(17), 求める(17), ひる(16), 関わる(16), 吐く(16), させる(16), 済む(16), 隠す(16), 集める(16), 始まる(16), 使える(15), 掲げる(15), うる(15), 流れる(15), 落ちる(15), 誘う(15), 除く(15), 止まる(15), 返す(15), まくる(15), だす(15), 示す(15), いえる(15), 問う(15), 追い出す(15), 消える(15), 送る(15), 食う(15)

頻出形容詞

ない(930), 良い(221), コワい(198), 悪い(142), 多い(140), 無い(104), ほしい(66), おかしい(60), よい(57), 高い(54), 楽しい(53), すごい(53), 強い(52), 怖い(50), っぽい(49), 面白い(44), 少ない(43), 欲しい(43), 正しい(38), 早い(34), やすい(33), 難しい(31), 低い(29), 近い(29), 弱い(28), 長い(28), 可愛い(25), 大きい(22), うまい(20), 若い(19), 凄い(19), かわいい(19), 恥ずかしい(19), 黒い(18), 優しい(18), 美味しい(17), 軽い(17), 安い(17), 上手い(17), 辛い(17), 新しい(17), 痛い(16), にくい(16), 古い(16), 甘い(15), 嬉しい(15), 小さい(15), 広い(14), 羨ましい(14), 臭い(14), 深い(13), やばい(13), つまらない(13), うるさい(11), 遅い(11), おいしい(11), 激しい(11), 厳しい(11), 重い(11), 苦しい(11), 珍しい(10), 悲しい(10), 偉い(10), 悔しい(9), 浅い(8), 寒い(8), つらい(8), 酷い(8), ええ(8), ダサい(8), 縁遠い(8), こい(7), かっこいい(7), 詳しい(7), きつい(7), まずい(7), づらい(7), ひどい(7), 忙しい(7), 細かい(7), 面倒くさい(6), 短い(6), 汚い(6), やさしい(6), めんどい(6), 狭い(6), 速い(6), ゆるい(6), しんどい(6), 素晴らしい(6), 嘆かわしい(6), でかい(5), 仲良い(5), 恐ろしい(5), 鬱陶しい(5), 熱い(5), くさい(5), 遠い(5), 怪しい(5), 温かい(5), いたい(4), すい(4), すまない(4), しょぼい(4), 冷たい(4), 古臭い(4), 格好いい(4), めんどくさい(4), ありがたい(4), うれしい(4), 青い(4), 暗い(4), 等しい(4), よろしい(4), おもしろい(3), 数多い(3), 憎い(3), もったいない(3), カッコイイ(3), 望ましい(3), 親しい(3), 興味深い(3), 少い(3), ものすごい(3), 手っ取り早い(3), 賢い(3), しつこい(3), 白い(3), 幼い(3), 物凄い(3), 気持ちいい(3), つまんない(3), 濃い(3), 悪しい(3), 貧しい(3), でっかい(3), 美しい(3), 済まない(3), たまらない(3), 危うい(3)

頻出副詞

どう(213), そう(213), もう(137), よく(95), もっと(85), なんで(74), ちょっと(70), 本当に(67), 別に(62), まだ(56), ちゃんと(53), 全く(50), 全然(47), とても(46), むしろ(46), まあ(44), なぜ(39), ずっと(35), 特に(35), 結構(34), やっぱり(33), もちろん(33), 多分(32), すぐ(30), いつも(29), とりあえず(28), まず(27), そんなに(27), かなり(25), これから(25), こう(23), すぐに(23), 少なくとも(22), とにかく(22), わざわざ(21), 初めて(21), ほぼ(20), 少し(20), どうして(19), さらに(19), たぶん(18), なんと(17), あまり(16), 実際(16), いっぱい(15), いきなり(15), きっと(15), すでに(15), やっぱ(14), 当然(14), 相当(14), いくら(14), たしかに(14), おそらく(14), どうしても(13), せめて(13), やたら(13), 大いに(13), もし(13), たまに(12), もう少し(12), あんまり(12), 既に(12), カッ(12), まさに(12), はっきり(12), なんとなく(12), 仲良く(11), 一応(11), めっちゃ(11), どんどん(11), 何故(11), どうせ(11), まさか(11), いくらでも(11), ある程度(11), 仮に(11), 更に(10), まったく(10), ああ(10), 単に(10), いい加減(10), そろそろ(10), どうにか(10), なかなか(10), 常に(10), それだけ(10), しっかり(9), はて(9), 何で(9), やはり(9), いやいや(9), あくまで(9), なんだか(9), 必ず(9), きちんと(9), ともかく(9), より(8), 実際は(8), こんなに(8), けっこう(8), もしかして(8), 今更(8), あまりに(8), そのうち(8), しばらく(8), いかに(8), 何より(8), 一体(7), 同時に(7), 要するに(7), あんなに(7), 大して(7), 意外と(7), 決して(7), たって(7), あえて(7), もはや(7), だいたい(7), ピン(7), たまたま(7), さすが(6), よろしく(6), たった(6), たとえ(6), どうぞ(6), とっくに(6), 突然(6), さっさと(6), ほんとに(6), よほど(6), そこら(6), つい(6), 勿論(5), それなり(5), 時々(5), 一度(5), しょっちゅう(5), ニコニコ(5), なにか(5), いったい(5), どうも(5), 無理やり(5), ひとつ(5), まして(5), やっと(5), 大体(5), さっぱり(5), 最も(5), 無理矢理(5), ワクワク(5), ちょい(5), 何故か(5), ふと(5), さ(5), ごく(5), やや(5), 公然(5), また(5), それほど(5), 多少(4), 本当は(4), ちょうど(4), そっくり(4), だんだん(4), だいぶ(4), せっかく(4), バンバン(4), 必ずしも(4), 何となく(4), いかにも(4), なんとも(4), どー(4), いか(4), ただただ(4), ダラダラ(4), ずーっと(4), 長々(4), うんうん(4), 未だに(4), どんなに(4), おいおい(4), 正直(4), かつて(4), よし(4), たかだか(4), 案外(4)

頻出助詞

の(6143), に(5349), は(5305), が(5200), て(4639), を(3739), と(3080), で(2801), も(2446), か(1594), から(1411), よ(1036), けど(720), って(707), とか(689), な(674), という(546), だけ(483), ね(451), じゃ(431), ば(428), し(423), や(368), ので(345), まで(249), として(233), たり(223), のに(222), しか(210), でも(204), なんて(203), わ(156), ぞ(152), かも(151), より(128), など(125), くらい(125), へ(117), だって(103), について(97), けれど(86), ながら(83), ほど(69), っていう(67), なぁ(61), ぐらい(58), なんか(53), なあ(53), に対して(50), なー(47), ばかり(46), こそ(44), にゃ(43), んで(41), によって(40), さ(39), による(38), にとって(37), だの(34), すら(34), ちゃ(32), に対する(28), なり(27), ぜ(26), ねぇ(26), のみ(25), ねー(22), ん(22), における(21), つ(18), とかいう(18), とも(17), とともに(17), さえ(16), ってな(16), において(15), に関して(14), つつ(13), ずつ(13), に関する(12), よー(12), ばっかり(12), だり(11), といった(11), ねえ(11), やら(11), っけ(11), どころか(10), ばっか(10), じゃあ(10), べ(10), により(9), たって(9), けども(8), っと(7), ものの(7), につき(6), かい(5), かしら(5), 程(5), ていう(4), をもって(4), かぁ(4), けれども(4), け(4), ねん(3), ノ(3), かな(3), に対し(3), もん(3), デ(3), にまつわる(3), を通して(3), を通じて(3), ど(2), につれ(2), ばかし(2), ワ(2), ヨ(2), なんぞ(2), にあたり(2), をめぐって(2), にかけて(2), しも(2), にわたって(2), なぞ(1), ちゃあ(1), のう(1), ネ(1), ども(1), にあたって(1), 之(1), からには(1), にたいして(1), といふ(1), にて(1), にたいする(1), に際して(1), わい(1), と共に(1), に当たり(1), なぁー(1)

頻出接続詞

でも(91), だから(84), そもそも(75), いや(67), また(65), ただ(60), そして(60), しかし(46), しかも(27), それで(24), なお(22), 例えば(22), つまり(22), それでも(21), ちなみに(20), じゃあ(20), そりゃ(19), 実は(17), だって(15), 一方(15), けど(15), かつ(15), それとも(12), よって(12), あるいは(11), だが(10), そしたら(10), では(10), そこで(10), または(8), んじゃ(8), じゃ(8), ってか(8), それどころか(8), ただし(8), ないし(8), たとえば(7), 及び(7), まずは(7), それなのに(7), だからこそ(7), 同じく(7), それと(6), なので(6), それにしても(6), もしくは(5), それに(5), だけど(5), てか(5), それなら(5), なら(5), ところで(4), こうして(4), だからといって(3), なぜなら(3), で(3), それから(3), 本当は(3), なのに(3), にもかかわらず(3), ましてや(2), おまけに(2), ところが(2), すると(2), というのも(2), ならば(2), したがって(2), そうなると(1), 追って(1), つまるところ(1), ほんで(1), および(1), 即(1), 次に(1), されど(1), 因みに(1), かくして(1), それも(1), ともあれ(1), 即ち(1), すなわち(1), しかしながら(1), けれども(1), ほなら(1), 否(1), たとへば(1), したら(1), ゆえに(1)

頻出感動詞

はい(31), ああ(29), はてな(23), うん(20), あ(20), ええ(19), まぁ(16), ほんと(15), ごめん(13), ありがとう(13), こりゃ(9), ま(9), すまん(8), じゃぁ(8), えっ(8), うーん(7), おっ(7), ごめんなさい(7), まあ(7), う(6), お疲れ様(6), あぁ(5), おい(5), そら(5), なるほど(5), あー(5), へー(4), さぁ(4), いいえ(4), あかん(3), いやー(3), ウン(3), ほら(3), よし(3), お(3), はぁ(3), おお(3), フェ(3), もしもし(2), おや(2), ふーん(2), おめでとう(2), さあ(2), うふふ(2), よお(2), うわ(2), はあ(2), はーい(2), え(2), あれ(2), さよなら(2), へぇ(2), おはよう(2), オー(2), あっ(2), ありがと(2), へえ(1), わーい(1), じゃー(1), なんともはや(1), ご馳走さま(1), ノー(1), はて(1), ヤダー(1), えー(1), さようなら(1), すみません(1), はっ(1), ざまあみろ(1), わぁ(1), すいません(1), 嗚呼(1), うーむ(1), ふふふ(1), いな(1), うふ(1), いえいえ(1), ほう(1), ねえ(1)

頻出助動詞

だ(6538), た(3603), ない(3312), う(771), です(558), ます(347), たい(337), ある(285), ん(210), ぬ(159), じゃん(111), べし(103), や(70), らしい(60), やん(33), り(30), っす(15), つ(11), ござる(11), じゃ(11), たり(11), じ(9), 無い(9), る(8), き(8), まい(7), まじ(5), やす(3), ごとし(2), なり(2), へん(2), 如し(1), けり(1)

頻出接頭詞

お(141), 大(45), 元(43), クソ(42), 反(42), 第(24), ご(24), 非(20), 新(18), 全(16), 他(15), 被(14), こ(14), バカ(13), 低(13), 再(12), 不(11), コ(11), 本(10), 逆(10), 約(10), 今(10), 副(9), 超(9), 旧(8), 最(7), 弱(7), ド(7), 前(6), す(6), 中(6), 高(6), 各(6), 自(5), 名(5), 現(5), 異(5), ま(5), 別(5), 女(5), ど(4), 無(4), 同(4), 立ち(4), 後(4), 即(4), 計(4), 親(3), 引き(3), 草(3), 小(3), 原(3), 初(3), くそ(3), み(3), 下(2), 等(2), ニセ(2), 抗(2), 横(2), 某(2), 分(2), 長(2), 実(2), 薄(2), ぶっ(2), 多(2), 好(2), 未(2), 若(1), 双(1), 生(1), 両(1), 共(1), 総(1), 可(1), 省(1), 助(1), 重(1), 消(1), 築(1), 内(1), 老(1), ぶち(1), 短(1), 丸(1), 悪(1), 単(1), 乳(1), 諸(1), 半(1), 満(1)

頻出フィラー

え(40), なんか(33), ま(22), あ(17), まあ(14), あの(13), あー(8), えーと(2), えー(2), うん(1), と(1), そうですね(1), ええと(1)

頻出連体詞

その(363), この(227), そういう(197), そんな(138), こういう(71), あの(53), どの(26), ある(20), どういう(19), 大きな(17), そういった(11), どんな(11), いろんな(11), 単なる(10), あらゆる(7), 小さな(7), あんな(7), いわゆる(6), 色んな(5), 何らかの(5), とある(4), 大した(4), おかしな(3), 然るべき(2), そうした(2), 輝ける(2), ろくな(2), 亡き(2), 見知らぬ(2), わが(2), ちょっとした(2), かかる(1), ありとあらゆる(1), さしたる(1), かの(1), 更なる(1), こうした(1), ほんの(1), 碌な(1)

2017-10-23

放置ブラック研究室に配属を希望される方々への助言

なぜか古いエントリが流れてきた.

放置系ブラック研究室で楽しく生きるにあたって - 糞ネット弁慶

内容を読んでみると自分が置かれた境遇に似ている.

私はこともあろうか博士課程まで進学してしまった.

今までこの研究室では,これが研究だという指針があったものの,いか井の中の蛙だったことを思い知った.

どれだけ頑張っても指導できる先生がいないので,論文を書いてもリジェクトされるのである

まりにも不運な大学院生を減らしたいので筆を取りたい.

放置ブラック研究室とは

先のエントリでも説明されているが補足もしたい.

放置ブラック研究室の特徴は,先生が口先だけで何もやらないのである

酷いところでは,院生学生自身の学務に関する仕事を代わりにやらせるケースもある.

先生が何ら自発的アクションを起こさないため,院生必死アクションを起こさないと卒業できない.

配属されるとどんな事態になるかは以下のとおりである

卒研生の状況


だいたい察しが付くと思うが,卒研生の面倒は院生が見ている.

院生が面倒を見ないと,卒業研究限界までやらない.

これには院生にも原因があり,卒研生は誰ひとりとして院生研究を把握していない.

院生研究の仕方がわからないので,卒研生にプレッシャーをかけることができないのである

院生の状況

挙げるだけできりがなく,私が受けたハラスメントになってしまうので一旦止める.

共通している特徴がいくらかあるだろう.

要するに,口先だけで何もやらないタイプ先生危険だ.

甘い蜜で誘い出すが如く,

言っている先生はかなり怪しい.

水素水には2倍の水素が含まれているのと同じで,言い方は間違っていないが真実ではない.

これの何が問題なのか?

まず院生が育たない.

学部生の延長線上で教育を受けた院生が,果たして院生になれるのだろうか?

学部生に対する世間の期待はそこまで高くないが,院生はそうも行かない.

ましてや,先生が先頭立って「これが研究である」と言ったら悲劇である

学生簡単に騙されてしまうので,先生が言ったことは掛け値なしに信じてしまう.

先生は「院生になると学部よりも成長する」とか言って院進を誘い,その結果がこれである

騙された私が悪いと言えばそれまでで,正直なところ生活が苦しくてもJAISTNAISTに行きたかった.

なまじ成績が優秀だったので慢心したか,同じ研究室に院進してしまった.

間違いに気がついたのは副査の先生修論を見せてからだった.

先輩よりも良い研究にしたい気持ち研究したが,副査の先生に壮大にディスられた.

既に博士課程進学は決まっている時期で,研究室の間違いに気がついても遅かった.

結果的に私は博士課程に卒業し,とあるツテで某大学助教になれた.

しかし,卒業には6年かかったし,助教が決まったのは4年の時で学費を払いながら仕事をした.

外部の先生論文添削指導をお願いして,共同研究という体で何人か先生名前論文に載っている.

一応,指導教員から名前を載せているが,何もやっていない.

卒業申請書類自分で探して自分で書いた.

どれほどのデメリットが生じるのか?

他の一般的レベル院生コンテクストを持ち合わせないので,だいたい話が通じない.

学会発表つれーとか,実験が忙しくてやべーとか,言われてもわからない.

年に1回温泉入るだけの学会は楽ちんで楽しいし,アンケート取るだけの実験は忙しいとも思えない.

そのギャップ不安がる気持ち放置ブラックあるあるの話だ.

もちろん,修士研究のお作法もわからないので,修論発表会でボコボコにされる.

意味不明な発表で凄く高度に見せかけるテクニックを使った院生は無事卒業できた.

卒研の内容をそのまま修論で出した院生もいたが,受け答えが物凄くしっかりしていて卒業できた.

果たして,このような研究をやって社会に放り出されるのは良いのだろうか?

学生にとっても良くないし,大学にとっても良くないし,社会にとっても良くない.

修士ヤバイなら博士ヤバイ

先生指導できないので,論文誌に通るような作法を知らない.

もちろん,研究もわかってないので,ハチャメチャな論文を書かざるを得ない.

博論審査必要論文数を達成できなくなるので,自動的卒業が決まらないのである

私は学会発表で知り合った外部の先生に頼ったが,そうしないと論文を書くための初歩的なテクすら身につかない.

対策はあるのか?

同じ研究室所属している限り対策は極めて難しい.

Google検索は最良の教師にはならず,論文を書くためのノウハウは誰も公開していない.

よそに移るのが望ましいが,転学は学会発表をたくさんやって先生と知り合いになるしかない.



冒頭で提示したエントリは,そもそも放置されてるので自由にやることを提案している.

優秀な学生自由やらせるほど技術的なスキルの向上は見られるが,研究者として致命的である

研究者になりたいなら大学先生に教えを請うべき(おや?).

私も修論自由にやったが,副査の先生ボコボコにされるまで何が悪いのか気づかなかった.

技術必要な分野であれば,修論なんて提出するだけなので就職にはほぼ影響ない.

自由にやってメキメキスキルを伸ばした人もいる.

博士進学を考慮しているならば,自由にやることはおすすめできない.

すぐにでも他の先生に教えを請わなければ学費無駄になる.

結論

よく2ちゃんねる寿司屋蛇口が手を洗う場所と言って憚らない人がいる.

指導教員が昔からそこで手を洗う人で,学生にもそこで手を洗うと教える.

みんなで寿司屋へ行くと「熱い! 熱い!」とか言いながら大真面目に手を洗っているのである

不幸なことにその寿司屋は個室だから誰も注意してくれない.

大学研究室寿司屋蛇口で手を洗う事態になりやすいところで,よその様子を見るまで気が付かないのである

冒頭のエントリでは,何を目的として何をするか,自分恥知らずだったことを気付いた学生視点で展開している.

しかし,自分でやるということは,1年間で論文20本読んだ偉い! という気持ちになりやすく,「論文は週5本読むのが普通」とか言われてしまうとアイデンティティが非常に揺らぐ.

経験者として言えるのは,寿司屋蛇口で手を洗ってないか,それとなく確認すること.

正しい寿司屋でのメシの食い方を他の先生から習うこと.

自分は優秀だからって一人で研究ごっこやってたらうつ病になる.

人間って面白くて,週に1回しか人間と面会しない状態が続くとうつ病になるらしい)

(お前が悪いと非難されたこともあるが,大学に週1しか来なくて年収1500万超えてて毎日遊んだ報告をFBに上げるお前には言われたくない)

大学もこんなお荷物教員を多数抱えてクビにできないもんだからランクを下げる)

2014-01-26

早慶よりも狙い目!?NAISTボーイを彼氏にすべき理由

から不動の人気を博している「慶應ボーイ」と「ワセ男」。確かに良い男は多いけど、他の大学男の子はどうなの!?

実は今狙い目なのが奈良先端科学技術大学院大学男の子通称NAISTボーイ」。モテモテ慶應ボーイより、ガッツあるワセ男より、NAISTボーイを彼氏にする理由をご紹介します。

その1、普通じゃない人が多い

偏差値はよくわからないし、低くはない。凄いお金持ちもいるし、奨学金で生きてる極端な貧乏も。専門的な理工学の知識を持っていて、その分野で一流の専門的な会話ができる男の子が多いのです。「専門家が一番」と言う言葉をよく耳にしますが、「一流」にすることは実は大変な事なのかも。

その2、挫折経験している

NAIST生は5割が京大阪大を落ちた人たち。受験勉強では所謂挫折”を経験しているのです。挫折経験せずに全て完璧で何の苦労もなかった男の子は、自分が辛かったり挫折した時に気持ちを分かってくれません。NAISTボーイならその気持ちが痛いほどわかるはず。

その3、友達の幅が広い

NAISTボーイは母校がいっぱいあるので、他大の人とも分け隔てなく仲良くする事ができるのです。また、大学院入学する前に学部から上がってくるばかりでなく、高専から入学する人、一流企業をやめてくる人、大学院渡り歩く人等様々な人種がいるため、色々な人種友達と繋がっているのです。

その4、少しの事ではへこたれない

普通人生」という大きな壁に敗れたNAISTボーイ。それでも奈良先端科学技術大学院大学という知名度のない大学院入学したのだから、少しの事ではへこたれないハングリー精神の持ち主なのです。

その5、コンプレックスがあるが、それを素直に認められる

人生を踏み外した仲間が10割もいるが故、その“コンプレックス”が、“コンプレックス”にならずにもはや“合言葉”になるのだ。そして恥ずかしげもなくそれを他人に言う事ができる。嫌みっぽくないので聞いているこちらも清々しく、応援したくなるのです。

その6、女の競争率が激しくない

NAIST理系大学院のみの大学、だから女子が少ないのです。女子より留学生の方が多いくらい。そう、NAISTボーイは女子からの熱い視線から反れたところで生息しているのです。だからこそ良い男の子ゴロゴロ余っているのです。

おわりに

いかがでしたか?今まであまり見向きもしなかったNAISTボーイに、目を向けてみてはいかが?

元ネタ: http://howcollect.jp/article/3516?nc=1

2011-02-01

生物学科でピペド一直線の俺が情報工学に専攻ロンダした経験を書く

現在、某国立大修士課程の2年生でFPGA研究をやってます

就職は、東証一部のB to Bの産業計測機器メーカーに決まりました

こんな私ですが、2年前までは理学部生物学科でピペット片手に植物を育てていました

私が専攻ロンダをして就職した経験を書きたいと思う。

はじめは、学部3年の時、多くの生物学科の学生たちと同じように、生物学科で勉強をし怠惰大学生活を送っていました

生物系の就職がヤバイと気付いたのは、3年生の夏の合同説明会の時。

合同説明会で各企業のブースを回るのだが

生物系は採用実績はないねぇ。事務系で応募になるね。」

「去年には一人いた。化学の人に混じってとても優秀だったよ。」

生物系は。。。。」

どうも回答が煮え切らない。

電機メーカーでは、あまり良い答えが聞けないし食品メーカーでは「採用は毎年あるよ。」と言ってくれるのだが

倍率が高いことは話に聞いて良く知っていた。

そもそも、理系向け合同説明会となっていても、

実質企業が欲しがっているのか機械系や電気系で

少し広げて情報系と化学系ということが何度も説明会に行くうちに透けて見えてきていた。

文系就職という手もあったのだが、やはり技術職で仕事に就きたかったこともあり

ちょうど、2ちゃんで専攻ロンダ関連のスレッドが出てきていたこともあり、専攻ロンダという方法を知り

専攻ロンダに切り替えることにした

もちろん、まったく違う専攻に切り替えるということに対して不安は大きかったが

思い切ってみることにした

3年の秋から専攻ロンダ比較的、入試科目が少ない独立研究科大学院を中心に回った。

研究室ホームページからメールを送り、教授アポを取り見学させてもらう。

JAISTNAISTは他大生向けへの講義があり、専攻ロンダにやさしいしい

他にも、旧帝大独立研究科も回った。

基本的にはどこの大学先生も歓迎ムードだった。

院試の問題は大学の購買でしか買うことができない場合が多く、自分の受けた大学もそうであった。

研究室はあらかじめ、入学前に指定しておくのが普通です

院試勉強は3年の2月から始めて、6月受験までに間に合わせた。

その結果、NAIST落ち、JAIST合格旧帝大独立研究科(情報系)合格という結果だった。

最終的に旧帝大独立研究科(情報系)に決めた。

自分の入る大学院は、数学英語と専門科目2科目という形で

数学線形代数微分積分を選択。

専門科目は、離散数学デジタル回路を選択。

勉強に使用した本は

キャンパスゼミで基礎をおさらいしマグロウヒル大学演習で応用問題を詰める。

マグロウヒル大学演習シリーズは良書で、勉強したことが無い科目でも読めばわかるようになっている。

専門科目についてであるが、離散数学マグロウヒル大学演習で勉強する。

あともう一つの専門科目であるが、電気回路電子回路等価回路など一人では理解できない点が多く、パス

ロジックで考えられ、わかりやすい論理回路を選択した

こちらもマグロウヒル大学演習を使用。

そして、合格発表に番号を見つけた。

入学後は、FPGA研究室に入り、朝から晩までコードと「VHDLによるハードウェア設計入門」の本に

向き合いコードを書く日々が続く。

最初は、学部生よりもプログラミングが分からず苦労するが3か月も必死になるうちに書けるようになってくる。

就職活動では、ハードウェア記述言語やっているというと、バイオの時とは反応が違う。

もちろん、面接では「どうして専門を変えたのか」

と聞かれるのだが、「生物について知るうちにそれを工学的に応用することに興味をもった」

で乗り切る。

不況であったが、エントリーシート20枚、面接7社ほどで内定が出た。

専攻ロンダした感想としては必死になればなんとかなるもんよ。

NAISTとか、JAISTとか、九工大生命工学とか、専門を最初から教えるシステムがあるらしい

俺よりも苦労しなくて済むと思う。

結果としては専攻ロンダはそこそこお勧め

もちろん、苦労はするのだが苦労が報われないピペドよりもぜんぜんマシ。

生物系の奴に限らず、数学科とか理論物理やってるやつとか数学センスはすぐれてるだろうし特にお勧めしておく。

もちろん、文系就職という手段もありと思う。

不況なんだし、生き残りのために多くの手段を考え

チャンスを逃さないでしい

2009-09-06

生命科学専攻からの専攻ロンダ まとめ

専攻ロンダランキング

超勝ち 医学部編入

大勝ち 機械電気薬学部歯学部獣医編入

中勝ち 情報化学工学

勝ち   材料、応用化学物理(物性)、ロースクール

普通  農芸化学物理(理論)、 数学

負け 建築土木環境、 医歯薬獣無資格修士

大負け 分子生物学文系

SSS神大(国)、名大医学部編入(国)】(難)..バイオ科目で受験可能、【群馬医】..面接重視

A 【慶大理工(私)、早稲田先進理工電気情報生命(私)】..バイオ科目で受験可能、【阪大基礎工(国)、東大京大化学(国)】...一部バイオ科目

B 【東大新領域(国)、東工大すずかけ(国)】...入試科目少、倍率低、【東北大医工学(国)】....バイオ科目で受験可能、【上智理工 (私)】...バイオ科目で受験可能、【名古屋理学部物質理学専攻(化学系)A入試】...バイオ上等。他専攻はプレゼンのみ

C 【筑波大システム情報(国)】...入試科目少、倍率低、知能機能は実質機電系、【阪大情報科学(国)】...バイオ受験可能、【早稲田情報生産システム(私)】...専門科目なし

D 【NAIST(国)】...専門試験なし 【電通大IS(国)】...入試科目少、【豊田工業(私)】...入試科目少

E  【JAIST(国)、前橋工科(公)、会津大(公)、産業技術大学院大学(都立)、九州工業大学生命工学(国)(生体と機械の融合がテーマ。実質機電系)】...専門試験なし、【徳島大電電(国)】..数学英語のみ

死亡フラグ 【そのまま入院

ロンダに有利な分野?

電気回路(デジタル回路も足りないが、アナログ回路はもっと足りない)

組み込みソフトウェア

・制御・ロボティクス

半導体

・パワーデバイス

信号処理

機械設計

流体力学

熱力学

・材料物性

・電力回路

・電力システム工学

・モーター

有機合成

化学工学

高分子

専攻ロンダしやすいかもしれない大学院重点化した大学

 ・東京大学大学院新領域創成科学研究科学際情報学府

 ・東京工業大学大学院総合理工学研究科社会理工学研究科イノベーションマネジメント研究科

 ・京都大学大学院エネルギー科学研究科人間環境学研究科地球環境学舎

 ・東北大学大学院情報科学研究科生命科学研究科環境科学研究科・医工学研究科

 ・名古屋大学大学院・ 国際開発研究科情報科学研究科・多元数理科学研究科・環境学研究科

 ・九州大学大学院総合理工学研究院・システム情報科学

 ・北海道大学大学院環境科学院・地球環境科学研究

 ・電気通信大学大学院情報システム研究科

 ・筑波大学大学院環境科学研究科修士)・生命環境科学研究科博士)・システム情報工学研究科

 ・早稲田大学大学院 情報生産システム研究科

 ・大阪大学大学院 言語文化研究科・国際公共政策研究科情報科学研究科生命機能研究科

 ・九州工業大学大学院 生命工学

 その他、広島神戸群馬大工学研究科が大学院重点化

 ・ 北陸先端科学技術大学院大学 (JAIST)

 ・ 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST)

 ・ 産業技術大学院大学

専攻ロンダお買い得(難易度に対するリターンが大きい)だと思う院

倍率が異様に低い上、試験形式が面接での口頭試問(教養数学物理)+成績証明書重視なので

専攻ロンダにとっては非常に都合がいい。

東京へのアクセスが容易。

MS専攻は倍率が高いが他はそうでもない。東京という立地が素晴らしい。

地方国立独立研究科なので倍率が低い。今年の筆記試験は1倍。

データ見る限り機電系研究室なら就職良好、小倉の近くなので地方国立にしては立地もよい

一応バイオ出身者が前提にカリキュラムが出来ている。

立地が悪いとか、Fランロンダばかりと陰口が叩かれてるけど

研究力もあるし就職もそこそこ。

ほとんど試験勉強が必要なく専攻ロンダが可能な点が素晴らしい。

研究就職ともに共に良いが倍率が異様に高い。

今のところ、卒業生無し。

母体工学部なので工学系の研究がほとんど。

専攻ロンダに成功した人の書き込み その1


715 :就職戦線異状名無しさん :2008/08/19(火) 18:04:54

筑波首都横浜クラスの機電に専攻ロンダ成功したお

東工大すずかけの機電受けるつもりが受験対策に時間つくれなくて諦めたけど

東工大院試スレ見たら今年はありえない高倍率、高難易度だったみたい

筑波首都横浜クラスは機電も全入で就職最強

お得感異常だからこれから院試のやつに勧めておく

 

 

719 :就職戦線異状名無しさん :2008/08/19(火) 18:47:01

>715が事実ならバイオに生気が戻るんだが

  

722 :715 :2008/08/19(火) 19:16:38

釣りじゃねーよ

たしかに東大かつ学部生なら工学部より経済学部のほうが生涯収入も多いだろうよ

凡人の俺には関係ない話だが

  

さて院試の話だが、筑波首都横浜(それに千葉とか電通農工)あたりの国公立は

宮廷大と違って外部から学生が全く入ってこない

院試は実質定員の概念がなく設定された足切りラインを突破すると合格なので

入試とは名ばかりの形式だけのものになってる専攻がたくさんある

機械電気は人気がないから教官は外からの学生をすごい欲しがってる感じだったよ

研究室の先輩にFランクみたいな大学の人も普通にいた

俺は本格的に勉強したのは2ヶ月だけで間に合った

探すと受験科目の少ない専攻もたくさんある

特定されない範囲なら知りたいこと答えるよ

  

723 :就職戦線異状名無しさん :2008/08/19(火) 19:28:57

>722

どこらへんのランクバイオから入ったの?学部と機電の専攻とのギャップは?

例えばバイオ系ロボやってるところとか志望したの?

筑波首都横浜機電院って文集もできる?

  

 

725 :就職戦線異状名無しさん :2008/08/19(火) 19:46:06

>723

大学は下位国立バイオ系だな

志望研究内容は普通にメカトロニクス、ロボティクス系

志望理由は単純に「興味がなくなったから」

文集は無理

ただし先輩の内定先はロンダ、専攻変え含め全員一流メーカーがずらり

うちの研究室だと松下日立、NTT系など

推薦も充実してるし選び放題

  

はやめに教官コンタクトとって仲良くなるのが大事っぽい

メール教官が外部をどう思ってるのか感じとれ

俺はTOEIC400で終わってたんだが教官が下駄履かせたかもしれん

 

 

727 :就職戦線異状名無しさん :2008/08/19(火) 20:05:07

>725

今4年なの?

だったら脱バイオ第一号だぜ!

  

  

728 :就職戦線異状名無しさん :2008/08/19(火) 20:07:12

バイオ

ちなみに就活してた?もししてたらどんな状況だった?

  

  

731 :就職戦線異状名無しさん :2008/08/19(火) 20:26:07

>727

4年

合格内定もらったばかり

このスレで脱出を決意した

  

>728

全くやらずに院試に集中

電通大情報システム研究科TOEIC100専門200の配点だが

専門で小論文を選べる+半分弱がボーダーで倍率1.3程度だから滑り止めに使える

今からTOEICやっとけ(600でアドバンテージになる)

あと最悪に備えて確実にひとつ合格欲しいならJAISTかな

  

バイオメカトロニクスロボティクスの鞍替えは

生命について勉強するうち、生命の動きのメカニズム

それを工業製品として実現することへ興味がわきました」でおっけー

人工知能系、制御シミュレーション系もこれで行ける

  

  

736 :就職戦線異状名無しさん :2008/08/19(火) 20:48:20

もう院試終わったから情報大公開

あと俺の知ってる有用情報は・・・

それぞれだいたいの合格ラインとか

電通大情報システム研究科TOEIC500専門半分弱(小論文選択可)←就職良好

東北機械→外部の倍率1.5倍の穴場(受験生はたいした学歴じゃない)

情報ホームページでフル公開

数学科目が多いけど専門は制御、機械力学が簡単で独学楽

TOEIC500、専門半分くらい

筑波システム→学部成績かなり重視、倍率かなり低い

専門知識全くいらない

TOEIC500ボーダーは謎だがかなり低い

首都システムデザイン→航空以外かなり倍率低い、教養数学とほんのちょっとした専門

TOEIC500簡単な筆記六割

JAIST情報系→まじ全員、1回目で受けれ

NAIST情報→倍率二倍と少し大変、就職かなり良し、どんどん倍率上がるから受けるなら当然1回目

基礎数学3問について聞かれ二問答えれば良い

あとは英語TOEIC600でアドバンテージに)

事前に書いていく小論文(実質志望理由書)を超重視

 

東京新領域→2ちゃんに騙されるな

外部倍率五倍の難関

自信あるならどうぞ

すずかけ→2ちゃんに騙されるな

人気専攻は普通に難しい(メカ、電、情系)

筆記で受ける時は実質外部倍率おそらく2~三倍

受けるなら入試科目と倍率要チェック

  

バイオ数学勉強するなら石村園子のやさしく学べるシリーズが神

これで知ってることだいたい全部だ。

専攻ロンダに成功した人の書き込み その2

250 :就職戦線異状名無しさん :2008/09/29(月) 23:37:47

学部で就職できなかったので地底大学院化学受けたら受かりました

  さようならバイオwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww

  

  

  

  

  

251 :就職戦線異状名無しさん :2008/09/29(月) 23:41:27

おめ!!!!!!!!

研究室の分野は?

  

  

252 :就職戦線異状名無しさん :2008/09/29(月) 23:44:10

専攻ロンダ成功者第二号だな

  

  

254 :就職戦線異状名無しさん :2008/09/29(月) 23:59:14

>251

合成系ですwwwwwwwwwwwww

研究室勝ち組なんですがwwwwwwwwww

  

  

ただ学部の学歴駅弁バイオだから就職きついかもしれない

  

専攻ロンダに成功した人の書き込み その3

661 :就職戦線異状名無しさん :2008/10/16(木) 01:56:35

筑波生物資源→筑波知能機能にロンダ成功

  

662 :就職戦線異状名無しさん :2008/10/16(木) 09:00:13

機電に行った奴が今までいるかどうかは重要じゃないだろ

  

みんなと一緒の進路なんて言ってたらピペド一直線じゃないか

  

663 :就職戦線異状名無しさん :2008/10/16(木) 09:01:10

>661

おめ。

事実ならなんかアドバイス頼む

  

669 :就職戦線異状名無しさん :2008/10/16(木) 20:05:10

>661

まじか、おめ

しかも機械。すげー

  

671 :就職戦線異状名無しさん :2008/10/16(木) 20:21:34

>663

アドバイスって、知能機能に受かるためのアドバイス

工学部へのロンダ一般?

  

673 :就職戦線異状名無しさん :2008/10/16(木) 21:03:02

>671

バイオからも入りやすい?入試対策どうした?知能機能の就職ってどう?

  

676 :就職戦線異状名無しさん :2008/10/16(木) 22:25:55

>673

入試TOEIC(100点)、成績(200点)、口頭試問+面接(300点)

口頭試問は

微積分(微分方程式含む)+線形代数が必須

力学情報基礎を選択

問題は簡単な割りに多少間違えたからと言って落ちない。

俺はTOEIC630/730、成績Aが3割強、Bが4割、口頭試問は3分の2ぐらい正答

で受かった。

就職はこれ↓

http://www.iit.tsukuba.ac.jp/about/job.html

  

678 :就職戦線異状名無しさん :2008/10/17(金) 00:12:58

>676

よく口頭試問って言うけど、それってどんなこと聞かれるの?

用語の定義とか?それとも計算問題やらされたりするの?

  

679 :就職戦線異状名無しさん :2008/10/17(金) 00:28:58

>678

覚えてるのは

∂e^(xy)/∂x

2階常微分方程式の簡単な問題

3×3行列固有値固有ベクトル、正規直行規定を求めよ。とか

力学運動方程式を書いて解けとか、教科書の例題レベル

専攻ロンダに成功した人の書き込み その4

635 :就職戦線異状名無しさん :2008/04/23(水) 21:30:01

東北大学の 理学部 生物から

京大化学系のところにいった。もともと岐阜あたりの

生まれだったから、生まれ故郷に近くなってよかった。

学部の研究は・・・どうでもいいだろ。

院は物性よりの化学系かな。

  

さて、就職ですが、私は物性よりの化学なので、就職が滅茶苦茶

いいというわけではないらしい。

それでも同期で就職に困ってる人はいませんでした。

修士卒業のころは、氷河期の真っ只中(2000~2001)でしたけどね。

  

一番就職いいのは巷で聞くところでは、化学合成とからしいです。

まず、就職がないということは、絶対にありえないと。


専攻ロンダに成功した人の書き込み その5

   

318 :就職戦線異状名無しさん :2008/04/17(木) 07:10:11

奈良先の物質に専攻ロンダしました。

典型的文系生物タイプ自分には量子力学が理解出来ません。

   

  

138 :名無しゲノムクローンさん :2008/06/20(金) 21:28:51

おれは去年NAISTに専攻ロンダしたものです。

今は物質系で研究がやっと始まったところです。

今は有機EL研究に没頭しています。ほんとに楽しいです。

バイオのくだらん研究とは大違いです。

NAISTは他専攻から来た人のための教育が充実してますし

なんといっても全学生が他大からきてるっていうのが安心できます。

量子力学とか半導体工学とか最初は難しくて苦労しましたが今では

かなり理解できるようになりました。なんといってもウンコ生物より楽しい!!

  

みなさんの専攻ロンダ成功を祈っています。

専攻ロンダに成功した人の書き込み その6

369 :名無しゲノムクローンさん :2008/10/20(月) 01:15:58

まだのとこもあるようだが、脱バイオ成功者が出た模様

  

719 名前就職戦線異状名無しさん[sage] 投稿日:2008/10/17(金) 23:01:36

その時は他分野からバイオに入るよ

jaist化学は受かってて後は、naiの物質待ちだし

  

これで何人目かな? まあ、2chもそこそこ役に立ったのかねw

  

378 :名無しゲノムクローンさん :2008/10/22(水) 17:12:57

>369

その書き込みをした人です

naistも受かって合格通知が届きました

http://www.seospy.net/src/up9595.jpg

http://www.seospy.net/src/up9596.jpg

これでうんこバイオにおさらばできそうです

名残惜しくはまったくないが、最後に挨拶をしておこう

さwwよwwうwwなwwらwwバwwイwwオww   

 

380 :名無しゲノムクローンさん :2008/10/22(水) 17:33:11

>378

おめ

意外と専攻ロンダ成功が多いなw

この調子で転部スレのやつも頑張ってくれろ

  

382 :378 :2008/10/22(水) 17:39:08

わかりますた

naist物質については、小論と面接だけでTOEICは今年から廃止されましたので他分野からも入りやすいと思いますよ

ただし、大学院に入ってやりたいことと学部での研究内容についてかなり突っ込まれて聞かれます。

志望する研究室に入れるとは限りませんが、コンタクトは先にとっておいてやりたい研究テーマも具体的に決めておくといいと思います。

  

383 :名無しゲノムクローンさん :2008/10/22(水) 17:46:31

専門なしで入ったってことは、これから勉強すること

 
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