DEIM Forum 2014 F1-6

プレゼンテーションスライドに対する分割手法の提案と講義スライドへの応用
坂本 祥之†

清水 敏之†

吉川 正俊†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: †sakamoto@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††{tshimizu,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし

近年，学会での発表や，講義などで，プレゼンテーションスライドが使われることが増えている．その中で，講義のプレゼンテーションスライド（以下，「講義スライド」と呼ぶ）は，講義を欠席した人や，後で講義を復習したい人のために，公開されていることも多い．しかし，講義スライドは，講義を聞くことを前提として作られている場合など，そのままでは理解できないことも多い．本研究では，話題ごとに講義スライドを分割 (セグメント化) することで，講義スライドの閲覧を補助することを考える．また，セグメント情報を利用して，様々な講義を比較するといった応用例についても考察する．
キーワード

プレゼンテーションスライド

1. は じ め に
近年，学会の発表や学校の講義で，Microsoft PowerPoint 等のソフトウェアで作成された，プレゼンテーションスライドがている．スライド内の配置の情報とフォントの情報から，スライド内のオブジェクトを，タイトル，本文，図，表，装飾という 5 つに分類し，一枚のスライド内の情報を木構造で表現している．

広く使われている．特に，講義スライドに関しては，講義の復さらに，羽山らの別の研究 [3] は，[2] の手法をベースとして，習のためや，講義に出席できなかった人のために，配布された検索要求に関連する箇所だけを抽出し，提示する手法を提案しり，公開されることも多い．スライドは，教科書等に比べて，ている．

図や表が多く，文章が少ないため，講義の概要が知りたい場合

北山ら [4] の研究では，スライド間の関係を求めている．こや，直感的な理解をしたい場合に有用である．しかし，プレゼの研究では，スライドの単語と，そのインデントの情報，発表

ンテーションスライドは，口頭発表することを前提として作成テキストをデータとして利用している．スライド間の関係としされている等の理由により，それ単体では内容を理解できないては，詳細化，汎化，具体化，付加の 4 種類を定義している．

ことも多い．

ある基点スライドを決め，そのスライドに出現している一つの本研究では，まず，プレゼンテーションスライドを，話題毎単語着目し，基点スライドと関係のあるスライドを求め，関係に分割する方法を提案する．1 つのプレゼンテーションスライを分類している．基点スライドが同じでも，着目する単語が違

ドには，複数の話題が含まれることがある．そのため，スライうと，関係が異なる場合がある．

ドに含まれる文字情報を用いることで，プレゼンテーションス

王ら [5] の研究では，北山らのような，インデントを利用しライドを，同じ話題について述べている部分に分割する．このた表層的構造に加えて，WordNet を利用し，語の IS-A 関係や部分を “セグメント” と呼ぶ．3 章では，まず，先行研究についPART-OF 関係による概念的構造を求め，その両方を利用するこて述べる．これは，単語とインデントの情報から，セグメントとにより，スライド間の関係を求めている．

分割を行うという手法である．さらに，先行研究の改善点とし別の王ら [6] の研究では，表層的構造から，スライド間の関て，tf-idf で単語の重み付けをするなど，セグメント分割の精度係を Detailed と Generalized に分類している．さらに，ユーザを改善する手法について述べる．

が入力するキーワードについて良く知っている場合の DETAIL

次に，今回の手法の講義スライドへ応用について述べる．講義は，異なる大学で同じ内容について行っていることも多いた

検索と，あまり知らない場合の GENERALITY 検索の 2 種類を考え，スライドのランキングを行なっている．

め，自分の大学と他の大学の講義を比較する，といったことがVinciarelli ら [7] の研究では，スライドの画像からから，文字考えられる．講義スライドへの応用については，4 章で詳しく認識をすることにより，スライドからテキストの抽出を行なっ述べる．ている．さらに，スライドは，1 枚に含まれるテキストの量が2. 関 連 研 究
プレゼンテーションスライドからの情報取得や，検索等についての関連研究として，以下の研究が挙げられる．
羽山ら [1] [2] の研究では，1 枚のスライド内の構造化を行なっ不均一であるため，テキスト量に依存しない tf-idf 法を考案し，入力されたキーワードに対して，スライドをランキングする手法を提案している．

Atapattu ら [8] の研究では，プレゼンテーションスライドに出現する単語の重み付けを行なっている．プレゼンテーション

スライドのテキストとその装飾情報を抽出し，利用している．
単語の出現頻度と，その装飾，その単語が長文中に出現しているか短文中に出現しているかという 3 つ情報を使い，単語に重みをつけている．
田中ら [9] の研究では，プレゼンテーションスライドのテキスト部のみを対象としている従来の検索の手法に対し，図形やイラストの形状や配置を考慮したプレゼンテーションスライドの検索手法を提案している．プレゼンテーションスライドは，論文等に比べて，テキストが少なく，画像や図形が多く使われ図1るため，その形状や配置は重要な情報になると考えられる．

セグメント友安ら [10] の研究では，研究発表において，プレゼンテーションスライドを素材として作られたポスターの閲覧支援システムを構築している．ポスターは，一見しただけではどこから見るべきか分からないため，スライドのポスターの対応付けを行い，スライドの順序にもとづき，ポスターの閲覧順序を決定する．スライドとポスターの対応付けを行う際には，インデントの情報からそれぞれの構造情報を取得し，テキストの類似度と構造の類似度の両方の算出を行なっている．
山田ら [11] の研究では，技術論文の内容からシナリオを作成し，プレゼンテーションスライドの構成支援をする手法を提案
図 2 スライドの例

している．

Tajima ら [13] の研究では，メールの返信や，ウェブニュースのコメント返信，HTML のリンクのような，木構造で表され他のセグメントを飛び越えて一つのセグメントにはならないとる文書集合について，同じトピックを述べているコメントや，仮定する．また，単純化のため，セグメントは，図 2(3) のようページの集合を求めている．

な階層のような構造を持たず，セグメントを含むセグメント等

岡本ら [14] の研究では，講義のプレゼンテーション資料や，は定義しないことにする．

動画といった教育コンテンツに対する高度な検索機能を実現す

3. 2 先 行 研 究る UPRISE というシステムを提案し，tf-idf や，前後のスライセグメント分割手法は，我々の先行研究 [12] の手法手法を元ドの関係などを考慮した検索を行う手法について述べている．に，手法の改善を行ったため，まずは先行研究の手法の説明を

Wang ら [15] の研究では，スライドから Word Cloud を抽出することにより，プレゼンテーションスライドの Quick Browsing行う．

3. 2. 1 スライドから取得する情報を可能にする手法を提案している．この研究では，スライドの先行研究では，スライドから，単語と，その単語の出現してContext という概念を定義し，それに基づき，単語を重み付けいるインデントの位置を抽出した．インデントについては，以している．そして，その重みによって単語のフォントサイズを下のように定めている．

変更し，スライドのタグクラウドを生成している．

3. スライド分割手法
本章では，まずセグメントについて説明し，我々の先行研
究 [12] について説明する．そして，その後，本研究での手法改善について説明する．

3. 1 セグメントについて
セグメントとは，プレゼンテーションスライドの中で，共通の話題について述べている部分である．一つのプレゼンテー•

タイトルを最上位であるインデント 0 とする．

•本文の最上位のインデントを 1 とし，以下インデントされる度に 2,3,... とする．

•

インデントの情報が含まれていないテキストについては，“インデント情報なし” とする．
3. 2. 2 目次スライドとスライドの場合分け
プレゼンテーションスライドには，目次スライドが含まれている場合がある．目次スライドとは，例えば，図 3 のようなものである．

ションスライドには，一般的に，複数の話題が含まれる．その図 3 のような目次スライドがあった場合に，後のスライドにため，まずはプレゼンテーションスライドを話題ごとにセグメは，“Background” や，“Related Work” というタイトルのスライントに分割する．例えば，プレゼンテーションスライド P の中ドが続くことが多い．

で，話題 A，話題 B，話題 C が述べられていたとすると，P は，図 2(1) のように，三つのセグメントに分けられることになる．
セグメントについては，スライドの連続性を考慮し，本稿では，図 2(2) のような，隣り合っていない，離れたスライドが，目次スライドの出現パターンから，プレゼンテーションスライドは，以下の 3 種類に分類できる．

•

複数目次

プレゼンテーションスライドの中に，目次スライドが複数含まが少ないため，重要度の低い単語であっても，一つの単語で結果が大きくかわり，話題が変化している場所がうまく判定できないという問題点があった．
そのため，セグメント分割の精度は十分とはいえなかった．
図 3 目次スライドの例

れている場合である．一つの話題が終わる度に目次スライドをはさみ，今発表している箇所を把握しやすいようにしている場
合である．

•

単一目次

プレゼンテーションスライドの序盤に 1 枚だけ目次スライドが含まれる場合である．

•

目次なし

プレゼンテーションスライドに目次スライドが含まれていない場合である．
複数目次のプレゼンテーションスライドについては，一つの話題が終わるごとに目次スライドを挟むのが普通である．よって，目次スライドから目次スライドまでを一つのセグメントであるとした．
単一目次と，目次なしのプレゼンテーションスライドの場合は，複数目次のような明確な話題の切れ目が無い．そのため，スライドの単語から，セグメントを求める．以下，セグメント分割については，この，単一目次と，目次なしのプレゼンテーションスライドについて考えることとする．

3. 2. 3 セグメント分割
3. 2. 1 節で述べた情報を利用して，以下の手順で，セグメントの判定を行う．以下，プレゼンテーションの中の 1 ページの事を “シート” と呼ぶことにする．
（ 1 ） はじめは，シート 1 枚が一つのセグメントであるとする．
（ 2 ） 隣り合っているシートで，タイトルが完全一致しているものについては，同じセグメントとする．
（ 3 ） 隣り合っているシートで，タイトルに出現する共通の単語が閾値以上である場合，同じセグメントとする．
（ 4 ） シート 1 枚で一つのセグメントとなっているようなセグメントに着目する．
（ 5 ） そのようなセグメント全てについて，隣り合っているセグメントと，インデントの変化していない共通の単語の数を計算し，スコアとする．
（ 6 ） スコアが一番高かった組み合わせについて，スコアが閾値以上であれば，その二つのセグメントを一つのセグメントにまとめる．
（ 7 ） (4)〜(6) を，セグメントが変化しなくなるまで続ける．

3. 2. 4 先行研究での問題点
先行研究の手法では，セグメントが必要以上に小さくなってしまうという問題点があった．ある話題について述べている一連のシートの中で，文字が少ないシートが存在すると，単語の一致が取れず，セグメントが小さく小さくなってしまう．
また，プレゼンテーションスライドは，記述される文字の量3. 3 セグメント分割の精度向上
本研究では，まず，3. 2 節で述べた先行研究でのセグメント分割の精度向上を行う．先行研究での問題点に対して，本節では，二つの精度向上手法を提案する．

3. 3. 1 隣接セグメント以外のセグメントの扱いについて先行研究では，文字の少ないシートにより，セグメントが細かく分割されすぎるという問題があった．そこで，隣接するセグメントで十分に単語の一致が得られなかった場合，更にその隣のセグメントとの単語の一致を見ることとした．これにより，文字の少ないシートが存在した場合でも，そのシートを挟む両端のシートで共通の単語が多くなれば，それらのシートは全て同じ話題について述べていると判定することができる．

3. 3. 2 tf-idf による単語の重み付け先行研究では，単語の重み付けを行っていなかったため，これを行うことにより，セグメントの精度が上がるのではないかと考えた．例えば，スライドから抽出された単語には，プレゼンテーション全体で何度も出現する単語や，特定のシートやセグメントでもに出現する単語が存在する．
そこで，本研究では，単語の重み付けとして，tf-idf 法を導入する．tf は，term frequency の略で，注目したシートやセグメントの中で，ある単語が，何回出現しているかを表す．idf は，Inverse Document Frequency の略で，プレゼンテーション全体で，ある単語が，何回出現しているかを表す．
これらを使い，シートやセグメントにおける，単語のスコアを算出し，セグメント分割の際に考慮する．このスコアが高いほど，その単語は，そのシートやセグメント固有の単語であることになる．

4. 講義スライドへの応用
近年，プレゼンテーションスライドを利用する講義が増え，講義資料として，そのスライドが配布される場合も多い．
講義では，教科書が指定されている場合もある．しかし，教科書では，記述の正確さや詳細さが求められるため，その分野に詳しくない人が読むと，理解し辛いという欠点がある．
一方で，スライドは，図や表等が使われており，文章での記述も少なめに抑えられているため，直感的な理解には有用であると考えられる．しかし，スライドは，口頭発表のための資料として作られており，記述量が少なかったり，あるいは，人に寄って記述がまちまちであるという欠点がる．
本研究では，スライドの閲覧補助として，講義スライドをセグメント分割し，そのセグメントにラベル付けを行う．ラベル付けを行うことで，ユーザがスライドを閲覧する場合に，そのスライドに含まれているコンテンツを把握できるため，自分が欲しい情報が含まれているかどうか，また，どこに含まれているか，といったことが分かるようになる．また，異なる大学の同様の講義について，その内容の比較を行うことができると考えられる．
スライドのラベル付けは，以下の手法で行う．
（ 1 ） 同じセグメント内のスライドに関して，タイトルが一[8]致している，あるいは，タイトルに共通の単語が出現している
場合は，セグメントのラベルにふさわしいのではないかと考え，ラベルの候補とする．このようなタイトルは，そのセグメントの内容を包括して表している単語であると考えられるためで[9]ある．
（ 2 ） 同じセグメント内のスライドに関して，各スライドの[10]タイトルのうち，他のセグメントのスライドの本文に出現しているものは，セグメントのラベルにふさわしいのではないかと[11]

考え，ラベルの候補とする．これは，他のスライドで出現した用語や概念に関して，そのセグメントで詳細に説明されていると判断でき，そのスライドに含まれる重要なコンテンツの一つであると考えられるためである．

[12]
[13]

上記指標と，tf-idf により，単語や句にスコアを与え，そのスコアによって，セグメントにラベルを付ける．

5. お わ り に[15]

本研究では，プレゼンテーションスライドをセグメントに分割する方法と，それを講義スライドに応用する方法について述べた．
今後の実験計画として，まず，プレゼンテーションスライドのセグメント分割の精度についての実験を行う．実験について
は，先行研究と同じ方法を採用し，先行研究の手法と，本研究の手法を，国際会議スライドに適用し，その再現率と適合率について比較を行う．
次に，本研究の手法を，実際に講義スライドに適用させる実験を行う．これは，オープンコースウェア等から取得可能な講義スライドを用い，人手て見た場合のセグメントと，本研究の手法を適用させた場合のセグメントを比較し，実用可能かどうかの調査を行う予定である．

謝[14]

辞

本研究の一部は科研費 22700097 の助成を受けたものである．
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