論文の概要: Enhancing Presentation Slide Generation by LLMs with a Multi-Staged End-to-End Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06556v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 07:49:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 13:55:28.382747
• Title: Enhancing Presentation Slide Generation by LLMs with a Multi-Staged End-to-End Approach
• Title（参考訳）: 多段階エンドツーエンドアプローチによるLLMによるプレゼンテーションスライド生成の強化
• Authors: Sambaran Bandyopadhyay, Himanshu Maheshwari, Anandhavelu Natarajan, Apoorv Saxena,
• Abstract要約: ドキュメントからリッチなプレゼンテーションを生成するための既存のアプローチは、しばしば半自動的であるか、良い物語の重要性を無視してスライドに平らな要約を配置するだけである。 LLMとVLMを組み合わせた多段階のエンドツーエンドモデルを提案する。 我々は,LLMを最先端のプロンプトで直接適用するよりも,自動計測と人的評価の点で,提案した多段階ソリューションの方が優れていることを実験的に示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.8104104944488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating presentation slides from a long document with multimodal elements such as text and images is an important task. This is time consuming and needs domain expertise if done manually. Existing approaches for generating a rich presentation from a document are often semi-automatic or only put a flat summary into the slides ignoring the importance of a good narrative. In this paper, we address this research gap by proposing a multi-staged end-to-end model which uses a combination of LLM and VLM. We have experimentally shown that compared to applying LLMs directly with state-of-the-art prompting, our proposed multi-staged solution is better in terms of automated metrics and human evaluation.
• Abstract（参考訳）: テキストや画像などのマルチモーダル要素を持つ長いドキュメントからプレゼンテーションスライドを生成することは重要なタスクである。 これは時間がかかり、手作業で行う場合はドメインの専門知識が必要です。 ドキュメントからリッチなプレゼンテーションを生成するための既存のアプローチは、しばしば半自動的であるか、良い物語の重要性を無視してスライドに平らな要約を配置するだけである。 本稿では,LLMとVLMを組み合わせた多段階のエンドツーエンドモデルを提案する。 我々は,LLMを最先端のプロンプトで直接適用するよりも,自動計測と人的評価の点で,提案した多段階ソリューションの方が優れていることを実験的に示した。

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