論文の概要: D2S: Document-to-Slide Generation Via Query-Based Text Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03664v1
• Date: Sat, 8 May 2021 10:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 13:35:22.491670
• Title: D2S: Document-to-Slide Generation Via Query-Based Text Summarization
• Title（参考訳）: D2S:クエリベースのテキスト要約による文書からスライド生成
• Authors: Edward Sun, Yufang Hou, Dakuo Wang, Yunfeng Zhang, Nancy X.R. Wang
• Abstract要約: 我々は、最近のNLPおよびMLカンファレンスの論文とそれに対応するスライドデッキからなる新しいデータセット、SciDuetをコントリビュートする。 第2に,文書からスライドまでのタスクに2段階のアプローチで取り組む新しいシステムD2Sを提案する。 私たちの評価は、長期形式のQAは、自動化されたROUGEメトリクスと定性的な人間評価の両方の最先端の要約ベースラインを上回ることを示唆しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.576875048631265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Presentations are critical for communication in all areas of our lives, yet the creation of slide decks is often tedious and time-consuming. There has been limited research aiming to automate the document-to-slides generation process and all face a critical challenge: no publicly available dataset for training and benchmarking. In this work, we first contribute a new dataset, SciDuet, consisting of pairs of papers and their corresponding slides decks from recent years' NLP and ML conferences (e.g., ACL). Secondly, we present D2S, a novel system that tackles the document-to-slides task with a two-step approach: 1) Use slide titles to retrieve relevant and engaging text, figures, and tables; 2) Summarize the retrieved context into bullet points with long-form question answering. Our evaluation suggests that long-form QA outperforms state-of-the-art summarization baselines on both automated ROUGE metrics and qualitative human evaluation.
• Abstract（参考訳）: プレゼンテーションは、私たちの生活のあらゆる領域におけるコミュニケーションに不可欠ですが、スライドデッキの作成は、しばしば退屈で時間がかかります。 document-to-slides生成プロセスの自動化を目的とした限定的な研究が行われており、いずれも重大な課題に直面している。 本研究では,近年のNLPおよびMLカンファレンス(ACLなど)の論文とそれに対応するスライドデッキからなるデータセットSciDuetを,まず最初にコントリビュートする。 次に2段階のアプローチで文書からスライドへのタスクに取り組む新しいシステムであるd2sを提案する。1) スライドタイトルを使用して、関連するテキスト、図形、テーブルを検索する。2) 検索されたコンテキストを長い質問応答で弾丸ポイントにまとめる。 評価の結果,長期QAは自動ROUGE測定値と定性評価値の両方に基づいて,最先端の要約基準よりも優れていた。

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