本科生科研体会——计55班高信龙一

高信龙一,来自清华大学计算机系计55班。自2016年10月进入智能技术与系统国家重点实验室交互式人工智能(CoAI)课题组,在黄民烈老师的指导下进行科研训练。主要研究方向为强化学习和对话系统。目前已在 IJCAI-ECAI 2018 发表一篇长文(第一作者)、在 AAAI 2019 发表一篇长文(第一作者),尚有一篇长文(第一作者)在投于WWW 2019。




科研经历

2016学年秋季,我通过系第七期“学术新星”培育计划加入CoAI实验室,当初时值大二。在这里,能感受到踏实和专业的学术环境,能接触到最新的相关领域的前沿技术,能与志同道合的同学交流和讨论各自的想法。一开始时自己对人工智能领域的工作是一窍不通,但坚持参加每周的组会,对知识点和疑点进行记录,和同学进行讨论,一点点掌握了相关知识。

 

春季学期我主动向黄老师提出要求,跟随了实验室的冯珺学姐从事一些简单的科研工作,主要负责帮助学姐做一些baseline的实现和分析。在学姐和老师的辅助下,一点点掌握科学实验和结果分析等独立科研能力。在这里遇到的印象最深的问题可能还是在代码实现上,由于之前没有过任何人工智能相关的科研经验,很多算法的具体细节一般在论文中不会提及,所以需要自己先补充相关的基础知识。

 

随后黄老师给我安排了其它工作,也就是我第一个独立工作,也让我第一次经历了从文献调研、算法设计、实验与评测到论文撰写的一整个过程。有了之前辅助学姐完成项目的经验之后,此次上手也快了许多。当然也体会到了许多新的过程,比如文献调研过程中,你为了得到最相关的10篇文献,可能需要读上30篇甚至更多的论文,使自己对该领域有一个全面、深刻的理解,以确保前人工作中存在什么问题,自己的提案是否已经有人做过了之类的。为了完成该项目,整个暑假都和几名同学一起泡在实验室里,互相间经常进行讨论。期间在实验上有过无数的尝试和修正,从一次次失败中分析其中的原因,汲取其中的经验。

 

大三期间,由于人工神经网络课程和其他两名本科生一起合作完成了一个项目,其中又体会到了团队合作时的一些心得,例如如何沟通、如何分配工作和时间。暑假期间又前往阿里巴巴完成与实验室的合作项目,在实习期间又积累了工业环境下的科研经验。



科研体会

在实验室从事科研工作,最重要的是有足够的投入、热情和责任心。

 

在阅读文献的时候,要注意论文的重点。它解决的问题是什么?创新点在哪里?使用什么方法?同时,平时要合理的自主规划时间安排,养成多读、多想、多梳理的习惯。每周的大小组会都是一次知识的积累,也是一次思维的碰撞,能帮助你指出现有工作的痛点,产出一些创意的点子。

 

针对实验研究,快速学习是十分重要的一点,尤其是第一次接触科研工作的同学,要学会如何通过代码将自己的思路和原理实现出来。分析问题时需要辩证思考,有时自己觉得合理的方法很有可能有一些漏洞,所以要多和同学或老师进行讨论和交流。在设计试验上需要进行合理的规划,例如需要记录哪些数据?是否需要添加人工评测?怎样的实验能最好的说明问题?

 

论文撰写上需要提前准备,因为越是拖到后面时间安排越是吃紧。在开始写之前首先要理清思路,明确该工作的动机和贡献,打出整体框架。段落、句子之间要注意前后逻辑的关联,精简而准确的表达出自己的观点,要对读者友好。有些地方可通过添加图表使你的文章更加直白易懂。

 

此外,一些基本能力的培养也是很重要的,例如数学和编程基础、汇报与展示、团队合作、情绪管理等。



科研成果

[1] Ryuichi Takanobu, Tianyang Zhang, Jiexi Liu, Minlie Huang, A Hierarchical Framework for Relation Extraction with Reinforcement Learning, AAAI 2019


[2] Ryuichi Takanobu, Minlie Huang, Zhongzhou Zhao, Fenglin Li, Haiqing Chen, Xiaoyan Zhu, Liqiang Nie, A Weakly Supervised Method for Topic Segmentation and Labeling in Goal-oriented Dialogues via Reinforcement Learning, IJCAI-ECAI 2018