東北大院生の自殺は決して対岸の火事じゃない

"Resume the suicide" by gfbpublez

『東北大大学院生が自殺…博士論文、２年連続受け取り拒否され』

東北大の理学研究科って…まんまうちの学部生が行くとこじゃないですか…
まさかこのまま順調に進めば進学するであろう大学院で自殺が起こるなんて。流石にショックです。

事件の内容はニュースに書いてある以上のことは知らないので、自分がいるキャンパスでの様子を書いていきますね。

まず東北大学理学部のキャンパス（青葉山キャンパス）っていうのは人里離れた山の上にあって、基本的に学生や大学院生はバスやバイクなどで通学します。5分くらい歩けば工学部のキャンパスに着くんですが、工学部に行くのはせいぜい図書館で珍しい本を借りることくらいしかないので殆ど行くことはありません。

そんな環境ですので、必然的に理学部の人間は山の上という隔離された空間の中で勉強にいそしむことになるわけです。大学院生でしたら泊まりがけの研究とかやることもあると思いますので、より環境的には隔離された状況なのかもしれません。自分はそれが嫌なので授業が終わったらさっさと山を降りて部活だのサークルだのやるようにしています。

で、今日のお昼休みでのこと。理学部の生協はいつものように理学部の学生と大学院生でごった返していたわけですが、テレビの前で学生がみんな微妙な表情で立ち止まっているんです。こんな状況は今まで見たことがなかったので、どうしたんだろうと思い自分もテレビの画面を覗き込んでみると、NHKニュースのテロップには東北大学院生自殺の文字が。
自分がこのショッキングなニュースを知ったのはこのときでした。殆どの学生もそうだと思います。風の噂ほども聞いたことがなかったので、もしかしたらその研究所には箝口令がしかれていたかもしれません。

各自テレビを見ながらいろんなを言葉を口走っています。
「勉強一筋の真面目ちゃんだったからこんなことで死にたくなるんじゃない？」とか、
「いや、自分も2年連続で受け取り拒否されたら死にたくなるかもしれない」
とかです。そのニュースが終わった後、学生たちは散らばって各自のテーブルで議論を飛ばしていました。

これは自分の異見なのですが、やはり理学部の研究室という非常に閉鎖的な環境だったからこそ起こった事件なのかなと思います。せめて他に論文を審査してくれる教授がいたのなら。合わなければ研究室を変えるという選択肢があったのなら。アカハラを行うクソ准教授を訴える場所があったのなら。こういう事態は起こらなかったかもしれません。

あーーーそれにしてもこの先どうしようーー理学部は就職先もないしーーーお先真っ暗だーーーー

はじめてのミシェル・ゴンドリー(Michel Gondry)

久しぶりに映像関係の話題をば。

映像、特にPV関係が好きな方ならば、ミシェル・ゴンドリー(Michel Gondry)という名前を知っていると思います。フランスの映像作家で、世界的に有名なプロモーション・ビデオを多数発表している方ですね。

プロモーション・ビデオっていうのは大体尺が3〜4分と短いため、必然的に独創的なアイデアとか技術力をふんだんに生かした映像を作らなければなりません。それでなんですけど、このプロモーション・ビデオというのは以下の4つのカテゴリに分けることができると個人的には思っています。

1. 作り方も分かるし、アイデアも容易に思いつきそうなやつ
2. アイデアはなんとかなりそうだが、作り方がどうしてもわからないやつ
3. 作り方は容易だが、逆立ちして考えても思いつきもしないやつ
4. 作り方も、発想も全く思いつきすらしないやつ

もちろん下に行けば行くほどすごいPVです。
大体のPV(特に日本のPV)はこの1のカテゴリに当てはまる場合が多いんですが、ミシェル・ゴンドリーの作品のほとんどすべては3か4に当てはまります。常軌を逸しすぎている。たぶん自分は薬でもキメないかぎり一生かかっても思いつきすらしない気がします。
今回はそんな不思議PVを製作しているミシェル・ゴンドリー作品の紹介です。


まずこれ。すごいPVを挙げろと言われれば秒速でこのPVが挙げられるほど有名。これに至ってはどうやって作っているのかまず分からないし、撮影も相当大変そうです。CGとアイデアの見事な融合ですね。


おなじみケミカル・ブラザーズ。ミシェル・ゴンドリーが何者か分からなくてもこのPVは知っているという人はかなり多いはず。新幹線の車窓を見ると毎回このPVを思い出します。


1999年だから10年前のはずなんですけど、現在でも十分通用するほどスタイリッシュなPV。こいつ本当に薬キメてるんじゃないかと疑いたくなるようなキ○ガイ作品です（褒め言葉）

上の3つは超がつくほど有名なので、まだ見ていない方は見ても損はしないと思います。以下は個人的に好きなミシェル・ゴンドリー作品です。といっても基本的にミシェル・ゴンドリーは外れがないので、何見ても面白いです。いやホントに。


技術的にはそこまで大変そうではないですが、まず思いつかないです。シンプソンズのアニメでパロディされたほど有名な作品。


CG技術がなくてもアイデアがあれば十分面白い作品は作れるという好例。1997年の作品です。


きがくるっとる。一体これを作成するのにどれくらいの時間がかかってるんでしょうか…
（実際はCGも利用しているらしいですけれど）

大学3年の理系が行った、Ubuntu 9.04 Jaunty Jackalopeのアップグレードとメンテナンス

4月から大学3年生になりました。授業の内容が本格的になってきて、しかも事故によってまだ取得できていない前のセメスターの単位があったりとかで、結構大変です。

さて、4/23にUbuntuの新しいヴァージョン9.04 Jaunty Jackalope(軽快なツノウサギ)が発表され、その次の日には日本語版のRemix CDがダウンロードできるようになりましたので、いままで使っていた8.10から9.04にアップグレードすることにしました。その際に、8.10でいろいろアプリケーションやライブラリをインストールしたことによる不都合を起こしていたので、心機一転して一旦パーティションを初期化した後にクリーンインストールを行うという手法をとりました。
9.04が発表されたときは結構盛り上がるかなと思ったんですが、あんまりそのことをブログで書いている人が少なかったので、今回は自分が行ったアップデート作業を書いていきたいと思います。

Ubuntuの環境整理

1.VGAドライバのインストール
これは自動的にUbuntu側が認識してインストールを促してくれるので、特に悩む必要はないです。インストールしたら再起動して、ドライバが正常にインストールされているかを確認します。

2.アップデート・マネージャでアップデートのインストール
今回の場合、9.04の発表直後だったので何もありませんでしたが、通常はここでアップデートを行ってシステムの内容を最新に保ちます。

3.「日本語環境セットアップ・ヘルパ」を使用して日本語環境を整える
インストールしたいソフトを選択して、インストールを行います。Flashのプラグイン、Adobe Reader日本語版、IPAモナーフォントは結構お世話になるので、入れておいた方がいいかもしれません。

4.システムのフォントをIPAモナーフォントからVLゴシックに変更
3.でIPAモナーフォントをインストールするとシステムのフォントが自動的にIPAモナーフォントに変更されてしまいます。これを元のVLゴシックに戻すためにはターミナルを立ち上げて
$ sudo gedit /etc/fonts/conf.d/69-language-selector-ja-jp.conf
と入力。sans-serifとmonospaceの欄を

<edit name="family" mode="prepend" binding="strong">
<string>VL Gothic</string>
<string>IPAMonaGothic</string>
<string>IPAGothic</string>
<string>Sazanami Gothic</string>
<string>Kochi Gothic</string>
</edit>

のようにVL Gothicを先頭にもっていく。保存するとシステムのフォントとしてVLゴシックが使われるようになります。

5.システムの警告音をミュートにする
キーボードの打ち間違えでシステムのビープ音がいちいち鳴るのはとっても鬱々しいので、鳴らないように変更します。ターミナルを立ち上げて
$ sudo rmmod pcspkr
を入力。再起動後も鳴らないようにするには
$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
を入力。末尾に
blacklist pcspkr
を加えて保存します。

6.ホームフォルダの各フォルダを英語表記に直す
日本語でもいいんですが、ターミナルを使うといちいち日本語でフォルダを指定するのがめんどくさいので、英語表記に直します。ターミナル上から
$ LANG=C xdg-user-dirs-gtk-update
で英語表記に変更されます。再起動後はこの名前でいいのか聞かれるので、べつにいいよという感じのボタン(どんなんだったか忘れた)を押して英語表記のままにします。

以下の内容は各種ソフトやライブラリのインストールです。この操作はSynaptic上でも行えます。

7.各種コーデックのインストール、メディア環境を整える
各種コーデックをインストールして、メディア環境を整えます。ターミナル上から
$ sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
でインストールを行います。
ついでに動画鑑賞の定番であるvlcもインストール。
$ sudo apt-get install vlc
で簡単にインストールが行えます。

8.Nautilusの拡張
sudo apt-get install nautilus-gksu nautilus-open-terminal

9.日本語のLaTeX環境を整える
理系必須のLaTeX環境を整えます。「Ubuntu 8.10 Intrepid Ibex で 日本語 LaTeX 環境を整えてみよう」を参考にインストールを行います。
ついでにLaTeXのコンパイルが劇的に楽になるOMake(参考:OMake つかって LaTeX コンパイルしたら簡単すぎて身長が5cm伸びた)も同時にインストール。
$ sudo apt-get install omake
とっても簡単ですね。

10.各種計算ソフトのインストール
個人的によく使うライブラリやソフトをインストールします。
$ sudo apt-get install python-scipy python-matplotlib wxmaxima gnuplot r-base

所要時間にして約2時間。結構早く終わりました。Windowsだとあと2,3時間はかかるかもしれません。

まとめ

Ubuntuは初心者に優しいとかコマンド入力しなくてもいいとか言われていますがそれは全くの嘘で、ちょっとこみいったことをしようとすると依然としてターミナル上からの操作が必要とされます。
でも慣れればwindowsよりも保守管理がしやすいのは確か(apt-getで一括してすべてのソフトのアップグレード、インストール、アンインストールが行える)ですし、なにより理系がよく使うgnuplotやRが楽にインストールできるところがうれしいです。操作性もwindows上でインストールするよりたぶん数倍使いやすいと思うので、理系の方はUbuntuを試してみるという選択肢もありだと思います(べつにFedoraでもいいと思うけど)。

辞書と組み合わせと再帰関数

Photo by joka2000, Double-flowered Cherry Blossoms

辞書が与えられて、そのキーと値の群の中でタプルやリストを持っている値を、任意の値で組み合わせたリストを返すという処理はどう実装すべきか悩んでいました。
言葉にすると難しく聞こえますが、要は
{"a":(1,2), "b":4, "c":(3,4)}という辞書が与えられた場合、返すリストは
[{"a":1, "b":4, "c":3},
{"a":1, "b":4, "c":4},
{"a":2, "b":4, "c":3},
{"a":2, "b":4, "c":4}]
となるわけです。

通常の行列のような処理は単純にループを2回回せばいいわけですが、今回の問題の場合ループ回数は変動するわけで、単純にループを回すわけにはいかない。どうすればいいのかちょっと考えて見たら、再帰関数を使えば案外スマートに実装できそうな気がしたので、実際にやってみました。

from copy import copy
 
def makeKwargsList(kwargs, exceptions=[]):
 """
 タプルやリストを含んだ辞書から、それらの値を含む任意の組み合わせを
 すべてリストとして返します.
 例:
 kwargs     = {"a":(1,2), "b":3, "c":(True,False), "d":(1,2)}
 exceptions = "d"の場合、返される辞書のリストは、
 [{"a":1, "b":3, "c":True, "d":(1,2)},
  {"a":1, "b":3, "c":False, "d":(1,2)},
  {"a":2, "b":3, "c":True, "d":(1,2)},
  {"a":2, "b":3, "c":False, "d":(1,2)}] となります.
  
 kwargs     : タプルやリストを含んだ辞書
 exceptions : 組み合わせとして出力してほしくないキーのリスト
 """
 if type(kwargs) != dict: raise TypeError
 # キーワードの抽出
 kwdict = {}
 base   = {}
 for (key, value) in kwargs.items():
  if (type(value) == list or type(value) == tuple) and \
     (key not in exceptions):
   kwdict[key] = value
  else: base[key] = value
 # key, kw の分離
 keys = kwdict.keys()
 values  = kwdict.values()
 kwargs_list = []
 __makeKw(values, [], kwargs_list)
 # 結合
 r = [dict(zip(base.keys() + keys, base.values() + ag)) for ag in kwargs_list]
 return r

def __makeKw(kwlist=[], base=[], kwargs_list=[]):
 argslist  = kwlist[0]
 if len(kwlist) > 1:
  newKwlist = kwlist[1:]
  for kw in argslist:
   new_base = copy(base)
   new_base.append(kw)
   __makeKw(newKwlist, new_base, kwargs_list)
 else:
  for kw in argslist:
   new_base = copy(base)
   new_base.append(kw)
   kwargs_list.append(new_base)

__makeKw()が再帰関数で、この場合[(1,2),(3,4)]のリストから、[[1,3], [1,4], [2,3], [2,4]]をkwargs_listに代入させていく関数となっています。

本来のプログラマがどうやってこのようなアルゴリズムを組んでいるのかは残念ながら勉強不足で分かりませんが、とりあえずきちんと動作しますし、そこまで速度が重要となるような処理ではないですので(せいぜい100〜10000程度)、べつにこれでいいかなと。

それにしても、1年前は思いつかずに挫折していたであろうアルゴリズムが実際に組めるようになってくると、ちょっと成長している感がありますね。

MeCabを用いてスパムフィルタを作ってみよう

Photo by vsz, night glow

以前このブログでMeCabによる形態素解析を紹介しました。正直その後すっかり取り上げたことを忘れてのほほんと過ごしていたわけです(*1)が、ふとしたことでベイジアンフィルタに関するアルゴリズムの記事を見つけ、日本語でこのような記事があるなんて珍しいなということで、ちょっくら実装してみようと思い立ったわけです。

形態素解析部分はMeCabくんがやってくれるので、こっちがするのは名詞を抜き出してデータベース辞書を作り、Graham方式を用いて実装したくらいです。正直ただ単純に実装しただけなのでそこまで参考にならないと思いますが、一応coderepos上に公開してみます。

svn checkout http://svn.coderepos.org/share/lang/python/spam Somewhere

でチェックアウトしてください。

テストにつきましては正直自分のメールアドレスにスパムが届かなかったので(*2)、『Google ニュース』を使って『政治』分野をスパム、『スポーツ』分野を非スパム文章として40件サンプルを手作業で作り(*3)、2つのセンテンス

大阪府の橋下徹知事が進める、府庁を大阪市の第三セクター「大阪ワールドトレードセンタービルディング」（ＷＴＣ）に移転する構想について、公明党府議団は１９日、「原案には賛成できない」として府議会で審議中の移転関連予算案と条例案に反対する方針を決めた。　公明党は自民党とともに知事与党の立場だが「議会として十分な議論ができていない。あまりに拙速だ」としている。条例案の可決には出席議員の３分の２以上の賛成が必要で、原案通りの可決は極めて厳しい状況となった。橋下知事は同日、高齢の障害者らの医療費自己負担を引き上げる案などを、議会側の求めに応じて修正する意向を議会側に伝達。府庁移転問題の好転を図る狙いがあるとみられるが、先行きは不透明だ。橋下知事は、府議会総務常任委員会であらためて移転への意欲を示し、記者団に「（反対は）公明の政治的決断。自民、民主、諸派に納得していただくよう精いっぱい頑張る。可能性はゼロではない」と述べた。

フィギュアスケートの金妍児(キムヨナ)（韓国）が過去の国際大会の練習中、日本選手に進路を妨害されたなどとする韓国メディアの報道について、日本スケート連盟は１９日、韓国スケート連盟に対し、報道内容についての調査を求める要望書を提出した。また、国際スケート連合（ＩＳＵ）に対しても同日、報道への見解を問う文書を提出した。日本スケート連盟によると、韓国側からの直接の抗議や、ＩＳＵからの警告はこれまでないという。同連盟の常山正雄専務理事は「日本選手が意図的に妨害した事実はなく、今回の報道には大変困惑しているし、遺憾」としている。

がきちんと判定されているか確かめました。これらの記事を選んだ深い理由は得にないです。
結果は、

$ python test.py
センテンス1がスパムである確率 : 1.0
センテンス2がスパムである確率 : 6.07068879794e-100
スパム文章のサンプル数 : 20
非スパム文章のサンプル数 : 20
スパム辞書が学習した単語数 : 1040
非スパム辞書が学習した単語数 : 854

大体大丈夫そうです。よかったよかった。

学んだこと

• ベイズ理論を用いたフィルタリングは結構面倒かと思ってましたが、意外と楽でした。まぁ面倒な部分はMeCabがやってくれたっていうのもあるんでしょうけど。
• pythonのreduce()はとてもエレガントに扱えて便利。たった一行ですむっていうのは気分いいですね。
• どうでもいいですけどフレッシュネスバーガーのスパムバーガーはおいしいのでお勧めです。

うーんおいしそう！明日食べに行ってきます。

*1 どれくらい忘れていたかというと、"MeCab python"で検索したら自分の記事がトップに出て、「そんなん書いたっけ？」と驚いたくらい。自分の欠点は熱しやすく冷めやすいところだと思う
*2 出会い系とかに登録していればたくさん来ていたかもしれない
*3 本来は4000件くらい作るらしいんですが、さすがに勘弁してください

追記

Robinson方式も扱えるようにレポジトリを更新しました。Robinson方式は未知の単語が出てきた際に、Graham方式よりも適切に判定が行えるアルゴリズムです。

$ python test.py
=====Graham方式による判定=====
センテンス1がスパムである確率 : 1.0
センテンス2がスパムである確率 : 6.07068879794e-100
=====Robinson方式による判定=====
センテンス1がスパムである確率 : 0.999957539928
センテンス2がスパムである確率 : 0.0234555720353
=====辞書に関する情報=====
スパム文章のサンプル数 : 20
非スパム文章のサンプル数 : 20
スパム辞書が学習した単語数 : 1040
非スパム辞書が学習した単語数 : 854

Robinson方式に対応させるために逆カイ二乗関数が必要になったので、今回はchi2pモジュール(http://garyrob.blogs.com/chi2p.py)を利用することにしました。chi2pモジュールはMIT Licenseの元で配布されています。