近期短述

掐指一算，来新实习已经6个多月了，还有剩下的70天了，别人80天可以环游地球，我这剩下的70天也早已安排的满满当当的了。

过去的6个多月，我的工作主要集中在三点，通过这些也发现了自己存在的一些问题。

1. 持续完成指导老师交给的项目相关的各种子任务，每天的工作主要就是编写程序，并不断在网上搜索、思考和实现各种可能的解决方案。需要完成的项目开始接近尾声，刚结束的这一周一直在完成stanford parser的UIMA封装，写出的Wrapper和OpenNLP的UIMA Wrapper类似，只是相关的底层定义以及模块依赖顺序不一样。现在想来，当初花费接近一年时间完成的LTP和现在刚有些熟悉的UIMA比起来相差甚远，为什么当初自己没能更多调研或者查到UIMA呢？不过由于基本思想类似，现在学习UIMA相对容易了些。看来平时自觉完成项目的能力不是很差的我，还需要仔细调研和学习许多的著名项目才能更多的领会到NLP相关项目的精髓。

2. 刚到新时花费了半个月时间完成老师要求项目的Baseline，随后花费了一个月时间来冲击ACL2008，但是遗憾的是最终的实验结果不好，未能如愿的投出论文。仔细回味那个月的所谓研究，其中真是漏洞百出。这给我自己再次提了个醒，真正的创新不是说使用了一个什么新的工具或者采用了一个什么新的算法，而是从问题本质剖析为起点的工作。

3. 学习如何做研究。发觉自己从本科大三以来，一直的工作都分为两条主线：完成项目+做点研究。自己的两次实习都是主要完成项目，业余时间弄点研究。其实对于读博士，这样很危险，因为博士毕业的标准不是你完成了多少项目，你完成的东西大家怎么怎么说好。相反，即使没有任何项目，而有达标的论文发表才能毕业。这一年来每每被人问到发表了几篇论文，都感觉非常惭愧。今天开始可以投入稍多些的精力来完成自己的博士相关的研究工作了。还剩下70天，扣除一周开会，剩下9周，每周按6天算，还剩50天。时间很紧张，自己落下的研究工作还有很多，需要马不停蹄的赶啊。

 

今天看到如下几篇blog很不错，细细学习，体会颇深，分享如下：

回望第一学年 research偶像在MIT读博第一学年的概述，感觉自己相差实在太多太多，需要不断学习。

如何制定学习计划 知道很多，但是执行很差

如何写好学术论文 不断体会ing...