論文の概要: NoteIt: A System Converting Instructional Videos to Interactable Notes Through Multimodal Video Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14395v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 03:45:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.33189
- Title: NoteIt: A System Converting Instructional Videos to Interactable Notes Through Multimodal Video Understanding
- Title(参考訳): マルチモーダルビデオ理解によるインストラクショナル・ビデオからインターラクタブル・ノートへの変換システム
- Authors: Running Zhao, Zhihan Jiang, Xinchen Zhang, Chirui Chang, Handi Chen, Weipeng Deng, Luyao Jin, Xiaojuan Qi, Xun Qian, Edith C. H. Ngai,
- Abstract要約: NoteItは、新しいパイプラインを使用して、インストラクショナルビデオを対話可能なノートに自動的に変換するシステムである。
NoteItのインターフェースでは、ユーザはシステムと対話して、ノートの内容やプレゼンテーションフォーマットをさらにカスタマイズすることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.18152740658962
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Users often take notes for instructional videos to access key knowledge later without revisiting long videos. Automated note generation tools enable users to obtain informative notes efficiently. However, notes generated by existing research or off-the-shelf tools fail to preserve the information conveyed in the original videos comprehensively, nor can they satisfy users' expectations for diverse presentation formats and interactive features when using notes digitally. In this work, we present NoteIt, a system, which automatically converts instructional videos to interactable notes using a novel pipeline that faithfully extracts hierarchical structure and multimodal key information from videos. With NoteIt's interface, users can interact with the system to further customize the content and presentation formats of the notes according to their preferences. We conducted both a technical evaluation and a comparison user study (N=36). The solid performance in objective metrics and the positive user feedback demonstrated the effectiveness of the pipeline and the overall usability of NoteIt. Project website: https://zhaorunning.github.io/NoteIt/
- Abstract(参考訳): ユーザーは、長いビデオを再考することなく、後から重要な知識にアクセスするための指導ビデオのメモを取ることが多い。
自動音符生成ツールにより、ユーザーは効率的に音符を入手することができる。
しかし,既存の調査やオフザシェルフツールが生成したノートは,オリジナルビデオに伝達される情報を包括的に保存することはできず,また,ノートをデジタル的に使用する場合の多様なプレゼンテーション形式やインタラクティブ機能に対するユーザの期待を満足することもできない。
本研究では,ビデオから階層構造とマルチモーダル鍵情報を忠実に抽出する新しいパイプラインを用いて,指導ビデオを自動的に対話可能な音符に変換するシステムであるNoteItを提案する。
NoteItのインターフェースでは、ユーザはシステムと対話して、好みに応じてノートの内容やプレゼンテーションフォーマットをカスタマイズすることができる。
技術的評価と比較ユーザスタディ(N=36。
客観的なメトリクスの堅実なパフォーマンスとポジティブなユーザフィードバックは、パイプラインの有効性とNoteItの全体的なユーザビリティを示しました。
プロジェクトウェブサイト: https://zhaorunning.github.io/NoteIt/
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