今後の目標

2015年04月19日:情報セキュスペ リリベンジ(合格)
2015年06月28日:TOEIC 800点以上(あまり良くない結果待ち)
2015年08月07日:TOEIC IP 800点以上
2015年08月23日:心理学検定 2級
2015年10月18日:ネットワークスペシャリスト試験
2015年11月07日:日本語検定 1級
2015年11月08日:色彩検定 2級
2015年12月06日:ビジネス実務法務検定 2級
2016年02月28日:日商簿記検定試験 3級
2016年04月17日:データベーススペシャリスト試験
2016年06月某日:統計検定 準1級
2016年08月某日:心理学検定 1級

What does TOEIC stand for?

野球サークルの試合が中止になって若干の余裕ができて TOEIC #201 を受けてきました。

勉強時間はおよそ5日間で、文法特急 青・白・深緑を完璧にして、公式問題集6の練習問題1のリスニングだけこなしました。研究とゼミで手が離せず、ひどい準備不足。ベトナム人が80%ぐらいを占める研究室に所属していますが、ベトナム人よりもネイティブ・スピーカーの英語のほうがワンランク上の速度なんだと認識させられました。

今回のTOEICのリスニングは非常に悪い感触でした。リーティングは10問ぐらい塗り絵でしたが、取るべきところは取れたような気がします。点数にすると L:340前後、R:360前後ぐらいの感触(全然違う点数の可能性も大いにありますが)。

7月は修了のための勝負の月。英語で修士論文を書いて英語で修士論文の発表をするため、8月7日のTOEICが本番という感覚であります。

今後受けたい検定試験は

  • 心理学検定 2級
  • ネットワークスペシャリスト試験
  • 日本語検定 1級
  • 色彩検定 2級
  • ビジネス実務法務検定 2級
  • 日商簿記検定試験 3級
  • データベーススペシャリスト試験
  • 統計検定 準1級
  • 心理学検定 1級

利用者に楽しんでもらえるものを創るには心理学は外せないし、小説扱うのに充分な日本語の知識があるか確認したいし、Webデザインするなら色を扱えないと苦しいし、多少は法律の知識がないと自分を守れないし、簿記は企業の状態を知るのに役立ちそうだし、統計学はコンピュータサイエンスで大いに役立つし、ネットワークスペシャリストとデータベーススペシャリストは常識でしょうし……などと考えていると、とんでもなく忙しいスケジュールになってしまいました!

第13回「朗読の日」

映画を観ても泣かない自分が朗読を聴いて涙を流すとは思いませんでした。

昨日は「朗読の日」の公演(Bステージのみ)を聴きに行きました。大学院からバスに乗って小松空港に行って飛行機に乗って羽田空港まで飛んで羽田空港国内線ターミナル駅からは電車で新橋へ。新橋に着いてから適当に昼飯を食べて博品館劇場に向かいました。1時間以上に前に「銀座博品館TOY PARK」に着いたので館内をうろついると大きなお友達向けグッズを発見! かわいいものに目がなくて買っちゃいました。

2015-06-21 09.49.55

2015年なのに「CCさくら」のコーナーもあったのには少し感動を覚えました。

時間になって劇場に行くと驚くほど多くの老人が群れをなしていました。道理で「Twitter」で検索してもほとんど公演に関する呟きが見つけられない訳だ。来場者はざっと200人以上はいる様子で、来場者の平均年齢は50歳は確実に超えているだろうという感じでした。

朗読は、聴き手の想像を掻き立て、映画を観ているような錯覚を起こしてくれる素晴らしいものばかりでした。とりわけ「雨の日」「生きる」「誇り」「葉桜と魔笛」が良かった。「生きる」の朗読で感極まって泣いて鼻水ズルズルになって、朗読でここまで感動させられることに驚きました。感動して泣くなんていつ以来だろうか。あまりにも感動しすぎて次の「ハナミズキのみち」の朗読が頭に入ってきませんでした。朗読が終わってから余韻にひたる「間」が欲しいと思いました。

最後の漢詩の朗読も、心の持ち様・生き方について考えさせられる聴き応えのある朗読で、これを若い人が聴きに行かないのは勿体無いとさえ思えました。

はぁ……(恍惚)

年配の朗読者の方々に感動させられて、自分も年をとっても感動を与えられる人間でありたいと願いました。

コツコツ努力して道を切り開くしかない

頭が良くない上に人付き合いも下手なので。😓

今日は、情報セキュリティスペシャリスト試験の合格発表日。今回落ちると2回目の午前I試験免除の取り直しになるところでしたが、午前II:72点・午後I:69点・午後II:70点で無事に合格しました。大学2年次の春の試験という比較的早いと思われる時期に応用情報技術者試験に合格したのですが、実力が伴っていなければ意味がないと思って、大学4年ぐらいまではWebアプリを作ったりCPAN(Perl)ライブラリを作ったりWeb系のアルバイトをしたりTOEIC受けたり院試勉強したりの日々でした。

浪人してFラン大などと揶揄される大学(自分で勉強できる方にとっては学費面以外ではそこまで悪い大学ではないと思っていますが)に入学してから溢れんばかりのやる気で勉強して旧帝国大学の院試に合格してM1の終わり頃に休学してIPA未踏に挑戦して最終審査には落とされつつも提案書のプログラムをひと通り完成させて就活して内定をもらってここまで来ましたが、さすがに疲れがドッと出てきているところです。

最近は、やや燃え尽き気味で生活リズムも乱れていましたが、「合格」の2文字を見てまだまだ頑張って食いっぱぐれないようにしなければと気持ちを引き締めました。

KNPの解析結果をXMLで受け取る(照応解析)🐫

KNPの出力結果を眺めて、どうやって解析すればいいのか悩んでいたのですが、KNPに同梱のPerlライブラリでXML出力をサポートしているのを発見して安心しました。(「perldoc KNP::Result」すると書いてある。)

CaboChaができない照応解析をする必要があってKNPをインストールしたので、早速、人称代名詞を人称代名詞が指し示す人物名に置換するプログラムを書いてみました。

Perl 5.22.0 にアップデートしてから「Lingua::JA::Moji」が警告を吐くようになってしまったので、暇があれば作者にプルリクエストしておきましょうかね。

照応解析では、名前の女性名らしさや男性名らしさなどはさすがに考慮してくれないようなので、それも考慮させたい場合は、自前でなんとかしないといけません。

照応解析誤りが目立ちますが、「安倍 晋三」と「晋三」を同一人物と推定してくれるだけでも非常に助かります。

KNPの固有表現抽出と照応解析は以下が詳しいです。