Начало аспирантуры знаменуется активным поиском научных статей, их прочтением и выуживанием полезной информации. Это тот этап, который мало кому нравится, но который закладывает фундамент и карту текущего исследования и будущих экспериментов. В данном посте я бы хотела поделиться тем, что мне помогает в этом “строительстве”.
Кратко
Небольшая оговорка
Моя аспирантура связана с разработкой медицинского чатбота для пациентов. Работа больше практическая, нежели теоретическая, это компьютерные науки. Всё дальнейшие описание и советы могут описываться с учетом этой направленности. Буду рада комментариям относительно вашей сферы в комментариях 🙂
И еще момент ! Этот пост не является рекламой приложений, они бесплатны и любой желающий может ими воспользоваться.
Программное обеспечение
Ещё во время начала работы над своей магистерской диссертацией я задумалась о том, как бы организовать свое хранилище с минимальными усилиями. Тогда мне попались несколько приложений, но благодаря Ксении (ksenianiglas) и сравнению опытным путем, я остановилась на Mendeley.
Оно позволяет удобно систематизировать научную литературу, делать разноцветные пометки, оставлять комментарии и получать оформленный источник по выбранному зарубежному стилю. Классно еще то, то счастье это облачное и теперь все мои статьи всегда со мной.
Помимо прочего, данное приложение является своего рода соц. сетью, имеет ленту новостей и советует подписываться на авторов статей из моей библиотеки.
И самое замечательное — это лёгкость добавления статей. У них есть плагин для браузера, поэтому когда вы находите нужную статью, то достаточно нажать на кнопку, нажать сохранить и все уже в вашем профиле!
Не нужно читать все подряд
Чтение научной литературы достаточно энергоемкое занятие, а статей для изучения своей области, как правило, прочитать нужно действительно много. Поэтому нужно выбирать и вникать в статью постепенно, по мере надобности.
В этой статье представлены походы разных людей, которые делают для них этот процесс наиболее эффективным. Тут с вами, я поделюсь своим.
Сначала я читаю заголовок (title) и краткое содержание (abstract). Из этого пытаюсь определить следующие моменты: 1) какая задача решается, 2) какие данные используются, 3) в какой доменной области, 4) какие типы моделей были использованы. Обычно это ключевые слова, которые проходят красной нитью через всю работу. Например, задача генерации ответа, область применения диалог врача и пациента, тип модели — трансформер, датасет авторы создали сами.
После этого я пробегаюсь по:
- вступлению и выводам, если хочу понять, что у них получилось,
- по картинкам и таблицам, чтобы получить общее представление о подходе
- обзору литературы, если хочу найти похожие или более подходящие работы
- данным и методологии, чтобы понять их инструменты
- результатам, если данная работа уже укладывается в какую-то цепь сравнений
Создание своей карты взаимосвязей
После поверхностного изучения статьи, вы можете описать её ключевыми словами
В последнее время все реже и реже можно встретить ключевые слова статьи, иногда они плохо парсятся, поэтому я советую вам сразу размечать самим. Увы, я начинала это делать либо когда статей уже было много.
В том же Mendeley потом можно удобно фильтровать по этим тегам, что позволяет быстро возвращаться и сосредотачиваться только на небольшом подмножестве статей. А в будущем это поможет более точно определить теги для своей работы или более досконально исследовать эту область.
Иногда несколько ключей значат примерно то же самое, например: Dialogue system, conversational agent, conversational dialogue system, chabot. Тогда лучше углубиться в истоки и различать учитываются эти нюансы автором или нет.
Затем напрашивается желание хорошо структурировать эти ключевые слова между собой.
Можно использовать многоуровневые списки, а можно MindMap.
Во время магистратуры я баловалась бумажечками и кнопочками: каждый раз, когда находила подходящий термин для направления своей работы, то записывала и цепляла на соответствующее место.
Начинайте писать диссертацию
С первых же дней. Она не должна быть идеальной, точной, быть такой же через три года. Это должен быть документ, который позволит структурировать то, что находится в вашей голове. Очень важно поддерживать баланс: прочитывая множество информации, нужно генерировать новую. А еще лучше находить чьи-то работы и по шаблону начинать заполнять структуры.
Как правило, публикации и тезисы выполняются в TeX формате. Мне очень нравится редактор overleaf за то, что знает и подсказывает разные функции, находится в облаке и позволяет кооперативную работу.
В начале работы не вижу смысла писать реальный обзор литературы, а вот выбрать подходящие работы, выделить ключевые моменты и отсортировать их в нужном порядке может быть полезно. В качестве шаблона могу предложить следующую структуру:
\section{Task type}
\subsection{Subtask type}
\subsubsection{Article name}
\paragraph{comment}:
\paragraph{Abstract.}
\paragraph{Key points:}
\begin{itemize}
\item
\end{itemize}
\paragraph{Model:}
\paragraph{Dataset}:
\paragraph{Repository}:
Слышала, что в некоторых странах тезис является просто сшивкой опубликованных статей. Тут, во Франции, нужно писать самому полноценный текст.
Вместо итога
Данные способы организации информации и работы появились у меня в первые месяцы аспирантуры, так что возможно спустя 3 года будет больше чего рассказать. Надеюсь, данная информация была для вас полезной ! Буду рада узнать о способах, которые помогают вам в исследованиях.
Leave a Reply