Fugu-MT 論文翻訳(概要): Talk to Your Slides: Efficient Slide Editing Agent with Large Language Models

論文の概要: Talk to Your Slides: Efficient Slide Editing Agent with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11604v1
Date: Fri, 16 May 2025 18:12:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.733257
Title: Talk to Your Slides: Efficient Slide Editing Agent with Large Language Models
Title（参考訳）: スライドに話しかける: 大きな言語モデルを用いた効率的なスライド編集エージェント
Authors: Kyudan Jung, Hojun Cho, Jooyeol Yun, Jaehyeok Jang, Jagul Choo,
Abstract要約: COM通信を通じて,能動的PowerPointセッション内のスライドを直接編集するエージェントであるTalk-to-Your-Slidesを紹介する。 LLMエージェントが命令を解釈し、編集計画を定式化する高レベル処理と、PythonスクリプトがPowerPointオブジェクトを直接操作する低レベル実行という2段階のアプローチを採用している。実験結果から,Talk-to-Your-Slidesは,実行成功率,命令忠実度,編集効率において,ベースライン手法を著しく上回ることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20660790806128532
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Existing research on large language models (LLMs) for PowerPoint predominantly focuses on slide generation, overlooking the common yet tedious task of editing existing slides. We introduce Talk-to-Your-Slides, an LLM-powered agent that directly edits slides within active PowerPoint sessions through COM communication. Our system employs a two-level approach: (1) high-level processing where an LLM agent interprets instructions and formulates editing plans, and (2) low-level execution where Python scripts directly manipulate PowerPoint objects. Unlike previous methods relying on predefined operations, our approach enables more flexible and contextually-aware editing. To facilitate evaluation, we present TSBench, a human-annotated dataset of 379 diverse editing instructions with corresponding slide variations. Experimental results demonstrate that Talk-to-Your-Slides significantly outperforms baseline methods in execution success rate, instruction fidelity, and editing efficiency. Our code and benchmark are available at https://anonymous.4open.science/r/talk-to-your-slides/
Abstract（参考訳）: PowerPoint用の大規模言語モデル(LLM)に関する既存の研究は、スライド生成に重点を置いており、既存のスライドを編集する退屈な作業を見越している。 COM通信を通じて,アクティブPowerPointセッション内のスライドを直接編集するLLMエージェントであるTalk-to-Your-Slidesを紹介する。 LLMエージェントが命令を解釈し、編集計画を定式化するハイレベルな処理と、PythonスクリプトがPowerPointオブジェクトを直接操作する低レベルな実行である。事前定義された操作に依存する従来の方法とは異なり、我々の手法はより柔軟でコンテキスト対応の編集を可能にする。評価を容易にするため, TSBenchは379種類の多彩な編集命令とそれに対応するスライドのバリエーションからなる人為的注釈付きデータセットである。実験結果から,Talk-to-Your-Slidesは,実行成功率,命令忠実度,編集効率において,ベースライン手法を著しく上回ることがわかった。私たちのコードとベンチマークはhttps://anonymous.4open.science/r/talk-to-your-slides/で公開されています。

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