朝起きてから空腹で，朝食をしっかり食べてからも何故か空腹が続く．体の何かしらの異変を空腹として誤認しているのだろうか．結局午前中は追加の食事はせずに済んだので，なんなのだろう．

起きてからバイトまでの時間は論文をただただ読んでいた．

• Barack’s Wife Hillar Using Knowledge Graphs for Fact-Aware Language Modeling

LM (LSTM) で学習する言語モデルを Knowledge Graph を使って拡張するという内容． 自分がぼんやりやりたいと考えていることと近かったので面白かった． RNN は時系列として文を生成し，その各生成ステップ時にはその直前までの文でコンテキストが与えられるので，そこに出現する entity の hidden state を使って，それと関連がありそうな他の entity を relation と共に knowledge graph (wikidata) から検索してきてその追加の情報を活用している． 各タイムステップごとに検索してきた graph の情報を使って，その文における sub-graph を更新しながら文の最後まで生成し切るのは面白い． 結果として，生成における細かい情報の精度が上がっている．有名人の誕生日や出身地の推定が gpu-2 と比較してうまくいっている例がいくつかあげられている．

バイト中に少し sudachipy を試した．単語分割のレベルを A, B, C から選択できるのが便利．e.g., 「外国人参政権」を一つの単語として認識してくれる．分類器を学習するときには未知語になる可能性があるのであまり用途はない気がしているが，可視化や数え上げをする分には，コンテキスが残ったり，情報が増えるのでこちらの分割方法の方が便利なことがある． インストールも python インターフェイスも含めて一発で使えるのが良い．

Sudachi の分割モード C を使うと「信頼関係」を 1 単位として分割してくれる．機械学習向きではないかもだが，簡単なテキスト分析にはぴったり． https://github.com/WorksApplications/SudachiPy

大学に入るまでは花粉症の季節は鼻詰まりが主な症状だった気がするのだが，大学入学後数年経ってからは，鼻詰まりに加えて肌荒れするようになった．今年は家からほとんど出ていないのにもかかわらず例年通り肌が荒れ始めた．さらに今は髪が伸びきっており前髪がデコにあたりちくちくしてそのかゆさを加速させている．作業中かつ zoom mtg がない時にはピンやゴムで前髪を除外しているのだが，これをやると多少なり毛根に力が加わっている気がして将来的なハゲにつながらないか少し不安になる．どこかで結局ハゲる原因はホルモンに依存しているので何を気をつけようとハゲる時はハゲると思うのだが．

ここ数年，肌関連の問題が QoL を結構下げている．体調は通年で基本的に良いのだが，肌がかゆかったり乾燥していたり，ぶつぶつしたりする．化粧水とかの基本的な改善アプローチは試しているのだが，根本的な解決策は未だ見つけることができていない．皮膚科とかに行ったら解決するのだろうか．数年前に花粉での肌荒れがピークひどかった時に皮膚科に行って薬をもらってあまり改善しなかったので良い記憶がない．病院を変えてみたりしたらいいのかしら．どのみち病人に行くのは幅かれるのだが．できれば海外移住する前に解決 or 効果的なアプローチの発見をしたいな．

先日の豆腐ステーキの第二弾として今日はあんかけ豆腐を作った．いくつかの調味料を煮詰めて卵を解いて片栗粉を入れるだけでアンができて，豆腐にそれをかけるだけ．生姜が効いていて美味しかった．大豆を摂取することで悪玉コレステロールを撃退していきたい．豆腐は結構腹持ちも良さそうなのでバンバン食べていこう．