預答辯已經過去一週多了，今天終於沒有其他的學習任務，可以好好覆盤一下了。這次一共有四名同學，我是最後一個，雖然勉強跟著大家一起過了，但因為一些其他的原因，還是要延畢了。因為大論文寫的比較倉促，還是比較爛的，多出來半年的時間可以好好改改，然後好好找工作。

在這個環境裡的人都是神仙打架，他們的專業能力都非常強，但這麼多年我雖然比較蠢笨但也算是摸索出了自己的生存之道。前三個同學做的東西都很好，但是老師也還是提出了很多問題和建議，很多也是我應該注意和學習的。

第一個同學是 WYK，是做安全的，被問了很久。主要問題如下：

1. 沒有研究問題的整體框架，各個點比較散；
2. 表格不合規，標題、引數名都沒有；
3. 一年的工作內容。因為是延畢一年，所以會問到一年間額外做了哪些工作，如果是多做的工作，未經過審稿論證的，可以先把工作寫上，經過審稿論證的，把結論寫上；
4. 文獻羅列不可取。我也是一樣的問題，寫研究現狀就是簡單羅列，沒有深層次比較分析；
5. 整體做得比較淺。老師們大多都是安全出身，所以看問題還是一眼中的，其實我也是存在同樣的問題。

高老師對該同學的問題進行了總結：

1. 要保證大論文的篇幅。但是該同學把不相關的內容加上去了，反而是減分項。應該把不相關的刪掉，減少重複。
2. 關於如何增加論文篇幅，為什麼會沒得寫，高老師給出的建議感覺還挺有用的：把工作做細，就有的寫。實驗條件、環境，所得結果的最大值、最小值、平均值等。
3. 有不規範的表述，表述比較口語。我覺著我也是一樣的問題。

中間我導師也提了很多，重點是增加論文的篇幅、乾貨。最後立武也提了幾點，和前面幾條有重複的：

1. 要明確目標，該補的章節補上；
2. 寫專業內容相關的東西，無關的刪掉；
3. 大面上大家都知道的東西，刪掉，這些說不說無差別；
4. 用詞、語句不嚴謹，如 CIA 的定義，基本概念不能挑戰、改寫。

第二個是郭老師，郭老師做的工作比較多，呈現得也非常好，老師們說論文寫的很規整，基本沒有提太多問題。
只有立武老師提了幾個小的注意事項：

1. 摘要不要出現文獻引用；
2. 對於知識的定義。這個老師每次都會提到這個問題，並給出了建議：浙大、陳華鈞《知識圖譜導論》裡面應該有，還提到 DIPW……，認知、感知、推理等。
3. 對於 AI 核心問題的探討。老師提了一個問題，問 AI 的核心問題是什麼？我當時想的答案是“意識計算”，老師給出的答案是 “知識表示和利用”，但是 卻並不看好 KGE 的發展，我覺得非常贊同。

第三個是 HSK 師兄，做的是推理問答系統，比較偏應用。師兄有 5 篇論文，工作量也是非常充實了。老師們主要提出的問題如下：

因為師兄是最後才講框架，姚老師指出研究框架應該放在前面來講。而且我看到很多師兄師姐會把研究框架單獨成為一章，用於強調自己各項研究內容之間的關係，但是我導指出框架最好是合到某一章節之中自成一章略顯單薄。

翟老師提出了非常犀利的問題：文字知識的問答系統，很多人都在做，你的創新性在哪裡？複雜推理也有人做，效果如何，與別人的不同？比別人（別的機構）強在哪裡，研究的到底是不是一個科學問題。Anyway 都是很根本性的問題。這裡想到我的缺陷，就是對於現在做到什麼程度，講的也不是很清楚；對於研究的問題，也應當確定是舊問題還是新問題，如果是新問題，最好有一個明確的定義。

立武老師提出的問題：圖中文字太小、圖的質量不好。又提到了知識的概念，資料庫與知識庫的異同：資料庫不需要多次互動，而問答系統比檢索系統需要多次與人的互動。這裡提到一個新詞：知識系統，指的是可以和人沒有互動的系統，將文字視為黑盒。知識如果定義清楚了，可能不需要歧義處理了。這位老師說自然語言結構化是可以做的東西。我覺得很有啟發，這方面的工作或許是比較實用的。

一個心得：博士的研究不在多、而在精、細。當然工作量的體現也是一部分，但更重要的就是把一個問題做到極致的工作，關於對問題的分析、解決方法、詳細的實驗分析、為什麼好的解釋等。要把呈現出來的東西都搞清楚，才能無懈可擊。就是丁是丁卯是卯。

最後一個就是我了，我做的東西跟前幾位同學比起來立刻就是高下立見，但是老師們都非常 nice，都從幫我搞得更好能順利畢業的角度提出一些建議，沒有任何嚴厲的批評，我想老師們可能是出於同情吧orz。都是很有用的建議：

1. Conv3D 效果很好，但沒有給出合適的解釋原因。這一點是一直就存在的問題，是每次都會被提到的缺陷，得需要找一個強有力的理由來說服自己和評閱人。高老師和逸飛師兄幫忙從視覺領域多通道推測了一下原因，嵌入向量堆到一起，可以抓住主成分，多通道類似並行多分量。後面看看影象領域的場景找找說法。可能還要具體說下引數的優勢，做一些更有說服力的實驗什麼的。不能總是呈現一個好的結果，然後泛泛地說模型架構的優勢。

2. 翻譯特性應該具體解釋一下，\(h+r \approx t\)；同理，語義模糊也應該有個明確的解釋。

3. 第二章研究現狀純粹就是文獻堆砌，不可取。應當突出與後面工作的聯絡：從語義、關係角度介紹研究現狀：從卷積的語義空間呈現研究現狀。

4. 資料集那章需要有一個可以推廣到其他領域的普適性方法。先說輸入、講方法的通用性，再說效果。要能延伸到其他領域，這個也得考慮下怎麼整。（高老師對翟老師所提問題的解圍和建議）

最後翟老師問了一個問題差點沒答出來，說我最後的資料集構建怎麼應用到其他領域，有什麼用，讓我說物流領域怎麼用，可是物流領域我真的不懂，勉強招架了幾句，最後提到了國網的主裝置知識庫，總算是圓過去了。

其他同學存在的問題我也應當改正的：

1. 整體框架，幾個研究點成體系；
2. 增加篇幅，實驗描述更詳細，要增加乾貨；
3. 表述口語化問題。

自己想到的自己問題：

1. 研究內容一中，我對於實體和關係的多義問題，沒有給出準確詳細的解釋說明；
2. KG2GM 的應用場景：存在多義現象的場景；（表明自己做的東西的實際應用價值很重要）
3. Conv3D 的優勢：在維度低的情況下比其他模型好；
4. 現在做到什麼程度沒有清晰描述，提出新問題要有定義。
   （我的幾個研究內容都比較粗糙，可能需要再搞細一些；可能不需要加太多新的東西了，把現在這幾個呈現清楚就好了）
5. 檢查圖片呈現效果。

雖然也給答辯時候的自己錄了音，但還是沒有勇氣開啟聽。這次答辯又是沒有提前練習預講，總還是感覺自己做的東西很雞肋。後面時間比較寬裕，就應該準備得更充分一些。雖然多了半年，但要消化過去半年進展過快帶來的歷史遺留問題，還要找工作，也不會太清閒。1月是個比較尷尬的時間點，但也就這麼定了吧，在自己的世界，解決自己遇到的問題。後面的工作就是把之前攢的學習資料整理一下，然後根據上面列的問題改論文。