論文の概要: Summarization of Multimodal Presentations with Vision-Language Models: Study of the Effect of Modalities and Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10049v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 09:55:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:55:08.507189
• Title: Summarization of Multimodal Presentations with Vision-Language Models: Study of the Effect of Modalities and Structure
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルによるマルチモーダルプレゼンテーションの要約:モーダリティと構造の影響について
• Authors: Théo Gigant, Camille Guinaudeau, Frédéric Dufaux,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、視覚情報とテキスト情報を複数のフォーマットで処理することができる。 テキストの多いマルチモーダル文書から要約を生成するための費用対効果戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.332290080594085
• License:
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) can process visual and textual information in multiple formats: texts, images, interleaved texts and images, or even hour-long videos. In this work, we conduct fine-grained quantitative and qualitative analyses of automatic summarization of multimodal presentations using VLMs with various representations as input. From these experiments, we suggest cost-effective strategies for generating summaries from text-heavy multimodal documents under different input-length budgets using VLMs. We show that slides extracted from the video stream can be beneficially used as input against the raw video, and that a structured representation from interleaved slides and transcript provides the best performance. Finally, we reflect and comment on the nature of cross-modal interactions in multimodal presentations and share suggestions to improve the capabilities of VLMs to understand documents of this nature.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、テキスト、画像、インターリーブされたテキスト、画像、さらには1時間の長さのビデオなど、視覚的およびテキスト的な情報を複数のフォーマットで処理することができる。 本稿では,VLMを入力として,様々な表現を用いたマルチモーダルプレゼンテーションの自動要約に関する,詳細な定量的・定性的な分析を行う。 これらの実験から,VLMを用いた入力長の異なる多モード文書から要約を生成するための費用対効果戦略を提案する。 ビデオストリームから抽出したスライドを生のビデオに対する入力として有益に利用でき、インターリーブされたスライドと書き起こしから構造化された表現が最高のパフォーマンスを提供することを示す。 最後に,マルチモーダルなプレゼンテーションにおける相互モーダルな相互作用の性質を考察し,VLMの文書理解能力向上のための提案を行う。

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