DEIM Forum 2014 F1-2

論文とプレゼンテーションスライドの部分対応付けにおける粒度の検証
川上

優平†

清水

敏之††

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

近年，学術論文の発表に伴いプレゼンテーションスライドの作成が一般的になっている．ある研究を把握したい際，論文とプレゼンテーションスライドの両者を参照できる場合があるが，それぞれが一長一短の特徴を持っている．本研究では，この二つの媒体を組み合わせて用いることにより効率的に情報を得られるのではないかと考え，各スライドに対して論文の節，段落等の部分文書を対応付けする手法を考えた．特に，短時間で研究の概要を把握したい場合，スライド流し読み時に論文の対応する部分文書を補助的に参照できることは有用であると思われる．既存手法を基に，対応付けする部分文書の粒度を意識したアプローチを考察した．対応付け粒度として，論文の節単位および段落単位の両者を対応付け対象と考える場合と段落単位のみを対応付け対象と考える場合の二通りを考え，また，
最初に節単位での絞り込みを行う二段階対応付け考案した．実験において対応付け精度と実行時間を調査し，二段階対応付けの有効性が確認できた．
キーワード

対応付け， 論文， プレゼンテーションスライド
せて使うことによって，お互いを補助することができ，効率的

1. は じ め にに情報を得られると考えられる．

1. 1 研 究 背 景本研究では，自動的に論文とプレゼンテーションスライドの近年では，学会などで学術論文が発表される際，プレゼン

部分対応付けを行うことを目的とする．対応付けは，特に，論テーションスライドも作成されることが多くなった．論文やプ文を読むことにに不慣れな人が短時間で内容を把握したい場合

レゼンテーションスライドは，研究者のホームページや学会などで有用であると考えられる．対応付けにより，スライドをのページ等の Web サイトを通して参照できることも多い．ま流し読みしながら対応する論文の部分文書を補助的に参照する

た，検索システムを通して参照することも考えられ，論文はことで情報を補完することができ，理解を助けることができる．

（注 1）

（注 2）

，プレゼ

また，詳細を把握していない論文の紹介を聴講し，研究内容をンテーションスライドは SlideShare（注 3） などを用いることがで把握したい場合など，時間をかけて論文を読むことができない

きる．

際に，発表しているスライドが論文のどの部分を説明している

Google Scholar，Microsoft Academic Search

論文とプレゼンテーションスライドに関して，それぞれの文のかを参照しながら発表を聞くといった用途に用いることが出

章量が大きく異なるので，利用者は時間的な制約などの状況や来る．補助的な利用法としては，論文を精読する際に論文の読そのテーマへの関心度に応じて，論文やプレゼンテーションス

んでいる部分に対応するスライドに図やアニメーションなどがライドの利用方法を選択する．例えば，「手法や関連研究などの記載されている場合に対応するスライドを参照しながら論文を詳細な情報を知りたいので論文を参照する」，「研究の要点のみ読むことで理解を深めることができると考えられる．さらに，が理解できれば良いのでプレゼンテーションスライドを利用す対応付け技術はプレゼンテーションスライド生成への応用も考る」といった使い分けが考えられる．これは，それぞれの特徴

えられ，論文発表用のスライドを作成する場合に論文と比べての違いによって判断されていると考えられる．論文の特徴としスライドの記述内容が不足している部分を発見するツールとして，文章量が多く詳細な情報・説明が得られるが，図や表，イて用いたり，論文からのプレゼンテーションスライド自動生成

ラストでの説明が少ないことも多いということが挙げられる．

においてテストデータの作成補助のためのツールとしても利用

また，プレゼンテーションスライドは，図や表，イラストが多価値があると考える．

くイメージがしやすい反面，文章を簡潔にまとめて記述するこ

1. 2 研究の概要とが多いので論文と比べて圧倒的に文章量が少ないという特徴

本研究では，先行研究である西田らの研究 [6] の手法を再検討を持っている．論文とプレゼンテーションスライドそれぞれがし，論文とプレゼンテーションスライドの部分対応付けについ一長一短の特徴を持っているので，この二つの媒体を組み合わて手法の改善を行った．さらに，対応付けを行う際の論文の部
分文書の粒度に着目し，最適な粒度を決定するために 4 通りの（注 1）：http://scholar.google.co.jp/（注 2）：http://academic.research.microsoft.com/（注 3）：http://www.slideshare.net/

手法を検証し，それぞれ部分対応付けの精度と速度を評価した．
本稿では，プレゼンテーション発表などを目的とした Pow-

erPoint などで作成された１つの文書全体をプレゼンテーショ

ンスライドを呼び，その中のシート 1 枚 1 枚をそれぞれスライドと呼ぶことにする．

2. 関 連 研 究
Kan の研究 [3] では，論文とそのペアとなるプレゼンテーショ
ンスライドを取得する手法と，それらの部分対応付け手法について提案している．この手法では，各スライドと各パラグラフの関連度の top-k の中から始点と終点を選び，全ての組合せで関連度を計算する．コサイン類似度や Jaccard 係数を用いてい

図 1 手法の全体の流れ

くつかの手法を検討しており，スコアが高かったパラグラフの組をそのままスライドに対応付けるというシンプルな手法が一番良い結果となっている．論文はパラグラフ粒度での対応付けを行っている．本研究では，パラグラフ単位だけでなくセクション単位での対応付けも考慮にいれることで，セクション全体を説明しているスライドの対応付けを容易にしているところに違いがある．

Bahrani らの研究 [1] では，プレゼンテーションスライドと論文の部分対応付けについて，スライド１枚に対して論文をセクション単位で対応付けを行う手法を提案している．tf-idf を用いてスライドと論文のセクション文書の文書類似度を計算し，更に論文とスライドの文書全体における出現位置を考慮して対応付けを行う．プレゼンテーションスライドを画像ファイルとして扱い，ヒストグラムを用いて線形サポートベクターマ
シンによる分類学習を行っている．スライドを Text，Outline，

Drawing，Result に分類して，Result スライドは実験と実験
結果のセクションに対応付けを行い，それ以外はそれぞれ文書
類似度と文書順序の重みを変えて対応付けを行う手法を取っている．本研究では，論文の対応付け粒度についてセクション単位だけでなくパラグラフ単位でのより細かい粒度も含めて対応付けを行っているところに違いがある．また，文書関連度について tf-idf の XML 向けに改良された関連度計算式を採用する
ことによって文書長による正規化を行っているところにも違いがある．
西田らの研究 [6] では，プレゼンテーションスライドと論文の部分対応付けについて，スライド１枚に対して論文のパラグラ
フ又はセクション粒度の部分文書集合と対応付ける手法を提案している．各スライドについて関連度が非常に高い論文の部分文書を発見して軸スライドと定義し，軸スライドを基準として論文の部分文書とスライド 1 枚 1 枚それぞれの内容関連度に順序によるペナルティを付与する．そして得られた関連度からス
ライドと対応する論文の部分文書集合を決定し，対応付けを行う．本研究では，この研究を先行研究として改善を行っていく．
羽山らの研究 [5] では，論文からプレゼンテーションスライ
ドを自動生成することを目指して，隠れマルコフモデルを用いた論文とプレゼンテーションスライドの対応付けを行っている．
これは Jing が提案した新聞記事を対象とした隠れマルコフモ
デルを用いた対応付け手法 [2] を論文とプレゼンテーションス
ライドに適応できるように改善したものである．スライド 1 枚ごとに論文の章または節を対応付ける手法であり，論文やプレゼンテーションスライドの順番の相関関係を考慮して対応付け

範囲を限定したり，手掛かり語集合をもとにしてタイトルによる対応付けを行ったりすることで，精度を向上させている．本
研究ではパラグラフ粒度でも対応付けを行っているところに違いがある．

3. 対応付け手法
本研究では，西田らの研究 [6] を先行研究とし，この手法を改善して精度を向上させ，さらに，適切な部分文書の粒度の検証を目的とする．この手法ではスライド 1 枚につき，連続した論文の部分文書集合の対応付けを行う (図 1)．

3. 1 事 前 準 備
入力として扱う論文とプレゼンテーションスライドを XML
文書に変換する．先行研究では独自の XML 構造を定義して用いていたが，本研究では論文の XML 文書変換に関して，一般的な規格として DocBook（注 4） に則ったものを使用した．そのうち，論文などの単一の文書のために設計された Simplified

DocBook（注 5）を採用した．これは，XML 文書を簡単化かつ一般化するように意識した結果である．プレゼンテーションスライ
ドの XML 文書変換については，スライド 1 枚の単位 (<slide>)，
スライドのタイトル (<title>)，スライドのボディ(<body>) のタグといった簡単なものだけあればよいものと考え，簡易的な独自のスキーマを設計した．
論文では複数の粒度で部分文書を扱い，セクション，サブセ
クションなどといったセクション粒度と 1 段落毎のパラグラフ
粒度で区切られた文章を 1 つの部分文書とする．論文の部分
文書の最小単位はパラグラフ粒度である．また，プレゼンテー
ションスライドは各スライドを 1 単位とする．1 枚のスライドに論文の連続した部分文書集合を対応付ける．これは先行研究も同様である．

3. 2 関連度の計算
各スライド中のテキストをクエリとして，各スライドと論文の各部分文書の全ての組合せの関連度を計算する．論文の部分
文書において，セクション粒度やパラグラフ粒度で範囲が重複する場合も文字数の違いなどを考慮するため全て計算する必要がある．関連度の計算には，先行研究では tf-idf において文書長を正規化する特徴を持つ OkapiBM25 [4] を用いていたが，本研究では関係データベースを用いた XML 情報検索システムで（注 4）：http://www.docbook.org/（注 5）：http://docbook.org/schemas/5x-custom#simple

ある Kikori-KS システム [7] で用いられた tf-idf の XML 向け

ある．また，関連度の計算と同様にタイトルの語集合は小文字

改良版の関連度計算式を用いた．XML 文書の要素を根ノードで統一して扱い，ステミング処理を施し，ストップワードを取からの経路ごとにカテゴリ化して ipf(inverse path frequency)

り除いてコサイン類似度を計算している．

として idf の代わりに用いている．また，根ノードからの経路

3. 3. 2 内容関連度が同じ要素の平均要素長を用いて文書長についての正規化を施次に内容関連度による軸スライドの決定法を述べる．3. 2 節

している．また，関連度の計算については文字は小文字で統一で求めた関連度は，スライド内に特徴的な語が多く使われる程，して扱い，ステミング処理を施し，ストップワードを取り除い

局所的に大きくなる．これを利用して，一番関連度の高い部分ている．

文書と次に関連度の高い部分文書の関連度の差が大きければ大3. 3 軸スライドの決定

きい程，スライドは前者の部分文書と対応関係にあることが確あるスライドが，ある論文の部分文書と対応関係にあること信的であると考えられる．スライド sm と部分文書 dn の関連について確信度が高いとき，そのスライドを軸スライドとして決定する．論文発表用に作られたプレゼンテーションスライド
は，論文を基にして作成されることが多いため，その内容が論度を S(sm , dn ) と表記することとする．

S(sk , di ) − S(sk , dj ) >M axSimAvg
β(2)

文に準拠した順序で記述されている可能性が高いと考えられる．

ただし，di は sk と関連度が一番高い部分文書であり，dj は di

したがって，軸スライドに基づいて順序によるペナルティを与と兄弟関係にも親子関係にもない部分文書の中で一番関連度のえることにより，対応付けの精度の向上が期待できる．軸スラ

高い部分文書であるとする．ここで，MaxSimAvg は各スライイドの決定には，タイトル関連度と内容関連度を用いる．以降，

ドと各部分文書の関連度において最大のものの平均である．β

プレゼンテーションスライド中で m 番目のスライドを sm ，論はパラメータであり，β > 0 を満たすものとする．上式を満た

文中で n 番目に出現した部分文書を dn と表記することとする．

す場合，ある特定のセクションとの対応関係が特に強いである

先行研究では，軸スライドは自身が対応しているタイトル関として，スライド sk を部分文書 di のセクションと対応関係に連度の高いセクションまたは文書関連度の高い部分文書を含む

ある軸スライドとして決定する．この手法は先行研究と同様でセクションと対応関係にあるとして先に対応付けを決定していあり，先行研究ではパラメータ β = 2.60 としている．

た．これは，軸スライドの決定手法の特性上，軸スライドはセ

3. 4 順序ペナルティの付与

クション単位のみと対応関係を調査することが原因である．し3. 3 節の手法で決定された軸スライドを用いてそれぞれ関連

かし，確信度の高い軸スライドだからといって必ずセクション度にペナルティを与える．論文発表用に作成されたプレゼン

単位での対応付けを行うのは不適当であると考え，本研究ではテーションスライドは，論文に準拠した流れになっていること

軸スライドと対応付けは切り離して考えるものとする．つまり，が多い．したがって，軸スライドを基にした文書の順序の流れ

軸スライドとしてあるスライドがあるセクションと対応関係にから逸脱したスライドと論文の部分文書の組について関連度にあると決定した後，そのセクション中のどの部分文書集合と対ペナルティを与える処理を行う．ここで，先行研究では軸スラ応付けるのが適当であるかを再度検討する手法を採用する．まイドは対応付けが既に決定しているため軸スライドでないスラ

た，軸スライド中に順序を逸脱するものが存在しないように，イドの関連度のみにペナルティを与えていたが，本手法では全軸スライドも確信度の高いものから矛盾しないように選択しててのスライドの関連度にペナルティを与える．具体的には，2採用するように改善した．

枚の軸スライド si ，sj と軸スライドでないスライド sx が存在

3. 3. 1 タイトル関連度

し，スライドの順番は si ，sx ，sj であるとする．軸スライド

スライドのタイトルには “INTRODUCTION” や “CON-si はセクション A，sj はセクション B とそれぞれ対応付いて

CLUSION” など頻繁に出現する語がある．これらは論文のセいるとすると，sx はセクション A とセクション B の間のセク

クションタイトルで使われることもあり，スライドのタイトル

ションに属する部分文書と対応付く可能性が高いと考えられる．

と論文のセクションタイトルが類似している場合はそのスライしたがって，セクション A より前のセクションやセクション B

ドはそのセクションに対応している可能性が高いと考えられより後ろのセクションに含まれる部分文書とスライド sx とのる．具体的には，各スライドのスライドタイトルと論文の各セ関連度にペナルティを与える (図 2)．

クションのセクションタイトルのテキストから得られたそれぞペナルティを付与するための具体的な式としては，先行研究

れの語の集合のコサイン類似度を計算する．あるスライド sm

では式 (3) を用いていた．軸スライド以外のスライドとそれぞのスライドタイトルの語の集合を x とし，ある部分文書 dn のれの部分文書との関連度 S(sx , dk ) に対して，以下の式をかけセクションタイトルの語の集合を y としたとき，ることでペナルティを与える．

cos (x, y) > α(1)

上式を満たす場合，スライド sm を部分文書 dn が属するセクションと対応関係にある軸スライドとして決定する．ここで，cos はコサイン類似度を計算する関数である．α は閾値であり，0<=α<= 1 を満たすものとする．この手法は先行研究と同様で{1 − γ · log (1 + SectionDistance)}(3)

ここで，SectionDistance は以下の式で求める．

((

SectionDistance = max (secdi − secdk ) , secdk − secdj))

ただし，軸スライド si ，sj と対応関係にあるセクションに相図 3 対応部分集合決定の流れ
図 2 順序ペナルティの付与けを完了する．
当する論文の部分文書をそれぞれ di ，dj とし，部分文書 dk を

ここで，先行研究では top-k は全て k = 10 に固定されて実含む論文のセクション番号を secdk と表すこととする．γ はペ験が行われていたが，本研究では，各論文とプレゼンテーショ

ナルティの大きさを決定するパラメータであり，0 <=γ<=1をンスライドの組によって k の値を吟味すべきであると考えて，満たすものとする．先行研究では γ = 0.3 としている．また，

SectionDistance < 0 ならば SectionDistance = 0 とする．

適切な k の値を検討することにした．具体的には，各スライドについて

本研究では，ペナルティ式が負の値を取り得ることの無いよ
うに先行研究の式に正規化を施した．本研究のペナルティとしては以下の式 (4) を採用する．

{

log (1 + SectionDistance)
1−γ·log (1 + N )S(sm , dn ) >M axSimAvg
δ(5)を満たすものを対応付けの候補として，その文書数を k とする．

}
(4)

ここで，MaxSimAvg は各スライドと各部分文書の関連度において最大のものの平均である．δ はパラメータであり，δ > 0 を

ただし，N は論文中のセクション数とする．以上の式と文書関満たすものとする．各論文スライドペア毎に関連度の大きさは連度の積を順序ペナルティを考慮した最終的な文書関連度とし様々であり，対応付けるべき部分文書の関連度の最低値は異なって決定する．

ていると考えられる．各論文スライドペアの関連度の最大値

3. 5 対応部分文書集合の決定の平均値を考慮することで，それぞれに適した top-k を候補と最終的な対応関係を取得する手順について述べる．本研究でして選択できると考えられる．また，“Outline”，“Question”，

は，各スライドに対して論文の連続した部分文書集合の対応付“Thank you” などスライドの流れを表すスライドなどは，論文けを行う．そこで，各スライドと各粒度の部分文書の関連度にとの対応関係がないものと考えられる．このようなスライドはペナルティを与えた最終的な関連度のうち，各スライドについ

式 (5) によって足切を行い k = 0 として対応付けを行わないよて top-k について調べる．まず，スライド毎に最もスコアの高

うにするため，パラメータ δ の値を適切に設定する必要がある．

い部分文書を対応付ける．次に，スコアの高い部分文書から順に対応付け部分文書集合に含めるか判定していく．ここで，そ4. 粒度を意識した対応付けの部分文書が既に対応付けされている部分文書集合と，連続し4. 1 論文における複数の部分文書粒度た兄弟関係であるか親子関係である場合，対応付け部分文書集

論文とプレゼンテーションスライドの部分対応付けにおいて，合に追加する．既に対応しているどの部分文書とも連続した兄論文の部分文書の粒度について，どのように扱うのが最良であ

弟関係，もしくは親子関係でない部分文書であった場合，対応るかについて検討を行う．ここでは，部分対応付けの実行結果

付けは行わずそのスライドに対する対応付けの操作を終了すの精度と実行時間について着目する．部分対応付けに関して，る．この作業を，対応付けされない部分文書が出てくるまで，

本研究では，論文の部分文書としてパラグラフ粒度の部分文書

もしくは top-k 全てを操作し終えるまで繰り返し行い，その時とセクション粒度の部分文書があると考えた．各スライドにつ点までに対応付けされている部分文書集合を最終的な対応付け

いて，パラグラフ粒度のみの連続した部分文書の対応付けと，として決定する．図 3 の例では，まずスライドに top-1 である

パラグラフ及びセクション粒度の連続した部分文書の対応付け

P9 を対応付ける．ここでの P はパラグラフの意である．次にの，2 種類の粒度での対応付けを検討する．パラグラフ粒度の

top-2 である P10 を対応付け部分文書集合に加えるかどうか判

みの対応付けでは，セクション単位の部分文書を考慮しないこ

定するが，P9 と P10 は連続した兄弟関係にあるので，P10 をとでそれぞれの部分文書の重複がなくなり，先行研究より計算対応付けに加える．同様に，Subsection2.1 は P9，P10 と親子量が小さくなると考えられる．各スライドの対応部分文書集合関係にあるのでこれも対応付けに加える．top-4 である P2 はは，親子関係はなくなり，連続した兄弟関係のみで構成される．

Subsection2.1，P9，P10 と連続した兄弟関係にも親子関係にパラグラフ粒度とセクション粒度の両方を含む部分文書の対応も属さないので対応付けには加えず，スライドに対する対応付

付けは先行研究の手法と同様の粒度での対応付けであり，パラグラフ粒度のみでの対応付けを行うよりも 1 枚のスライドに対応する部分文書集合の範囲が広くなることが考えられる．

4. 2 二段階対応付け手法
また，対応付けアプローチとして，まず各スライドに対して

表1
論文・
スライド

α による軸スライド数の変化
正解α
軸スライド数 軸スライド数

ペア１

0.70

7

6

スライド数

0.75

5

5

セクション単位で対応付けを行った後，上述の更に細かい粒度

35 枚

0.80

2

2

での対応付けを行う，二段階の対応付けを行う手法を提案する．

ペア３

0.70

11

9

二段階対応付け手法では，まず論文の部分文書はセクション単

スライド数

0.75

7

7

28 枚

0.80

3

3

ペア５

0.70

6

3

スライド数

0.75

2

2

51 枚

0.80

1

1

位のみで対応付けを行う．つまり，それぞれのスライドが，あるセクション全体と対応する部分文書と対応付けられる．そこから，そのセクションに含まれるパラグラフ粒度の部分文書，
もしくはパラグラフ粒度とセクション粒度の部分文書との対応関係を再度検討し直す第 2 段階目の対応付け作業を加える．具
体的には，第 1 段階目で対応付けられたセクション中のパラグ
ラフ粒度，もしくはパラグラフ粒度とセクション粒度の各部分
文書と各スライドとの関連度を計算し，それぞれのスライドと対応する部分文書集合を決定する．
二段階対応付けでは，予めセクション単位で範囲を絞りこむ
ことで，更に細かい粒度の部分文書との関連度計算が省力化でき，二段階対応付けを行わない手法よりも計算量が少なくなると考えられる．また操作するデータ数も少なくなり，先行研究
よりもプログラムの実行時間が短くなると期待できる．さらに，二段階での対応付けによって，どのように対応付け精度に影響が出てくるのかを調査する．細かい粒度ではなくセクション単位のみで最初に対応付けられることにより，二段階対応付けを行わない手法とは違ったセクションと対応付けられるスライドが出てくることが考えられる．対応付け粒度として，パラグラ
フのみを対象とする場合とパラグラフ及びセクションの両者を対象とする場合の二種類が考えられ，対応付けアプローチとして，二段階対応付けを行う場合と行わない場合の二種類が考えられる．これらの組合せの以下の 4 パターンに対して実験を行い，精度と速度の検証を行う．

•

手法 P1：パラグラフ粒度・二段階非適用•

手法 P2：パラグラフ粒度・二段階適用•

手法 SP1：セクション及びパラグラフ粒度・二段階非適用•

手法 SP2：セクション及びパラグラフ粒度・二段階適用

5. 実

験

5. 1 パラメータの設定
先行研究の手法を改良しているため，タイトル関連度による軸スライドを決定する際のパラメータ α，内容関連度による軸スライドを決定する際のパラメータ β ，順序ペナルティを付与する際のパラメータ γ を再検討するために実験を行った．
この実験を行うにあたり，手動で論文とスライドの部分対応
関係の正解データを作成した 5 つの論文スライドペアを用いた．これらをそれぞれ順にペア１ ∼ ペア５とする．各ペアの特徴は以下の通りである．ペア１はスライドの文章量が多く，文書間の関連度から正しい対応関係を得やすいペアであると言える．ただし，スライドが論文の順序通りでなく，５章，６章，４章の順に作成されているという特徴を持つ．また，論文のセクション内のパラグラフが細かく区切られており，パラグラフ

数が多くなっている．ペア２はスライドの文章量が多く，流れの説明をするタイトルスライドが途中にいくつか存在するので，
内容関連度で正しい対応付けを行いやすいだけでなく，タイト
ル関連度による軸スライドも得やすいと思われる．スライドも論文の順序に沿って作成されている．ペア３は図だけで作られたスライドが多く，文章がほとんど書かれていないスライドが多い．また，スライドの順序も論文の順序に準拠していないので正しい対応付けが難しいと考えられる．ペア４はペア２に傾向が似ており，スライドの文章量が多く，順序も論文に準拠している．ペア５はどのスライドにも図や表が存在し，平均的な文章量が少ない．また，順序を逸脱して１章と対応するスライドがまんべんなく全体に１０枚以上存在するので，順序ペナル
ティによる効果が得にくいと考えられる．また，ペア１と同様にパラグラフ数が多い．

5. 1. 1 タイトル関連度による軸スライド決定のパラメータ
3. 3. 1 節で述べた式 (1) における，スライドのタイトルと論
文のセクション等のタイトルの類似度によって軸スライドを決定する際のしきい値 α の決定のための実験を行った．しきい値は小さい方が多くのスライドを軸スライドとして決定するが，それぞれのタイトルの語数が少ない場合コサイン類似度は高い値になることがあるので，しきい値 α は適切な値に設定する必要がある．
各論文スライドペアに対して閾値 α を変化させて得られた軸スライドの数と，その中で人手で判定した軸スライドに一致した数 (正解軸スライド数) を計測したところ，表 1 の結果が得られた．しきい値 α は 0.70∼1.0 の間を 0.50 ずつ変化させて結果を観察した．ここでの “正解軸スライド” とは，軸スライドとして対応しているセクションが，そのスライドが実際に対応している正解の部分文書集合を含むような軸スライドのことを指す．なお，α = 0.85 以上については得られた軸スライドは全て正解軸スライドであった．
軸スライドは全てのスライドと部分文書の関連度にペナルティを与える指標となるものであり，誤った軸スライドは許容すべきではない．したがって，軸スライドの中に正解でない軸スライドが含まれないように精度重視で閾値を決定する必要がある．表 1 の実験結果について考察すると，ペア１，ペア３，
ペア５については，α = 0.70 のときに決定された軸スライドの中に 1〜3 枚の正解軸スライドでない軸スライドが存在する．

表2
論文・
スライド

β による軸スライド数の変化
正解
β
軸スライド数 軸スライド数

ペア１

2.50

0

0

スライド数

2.75

2

1

表3

γ による各スライドの最大関連度部分集合の精度の変化
論文・
部分適合
部分 範囲適合範囲
スライド
γ
スライド 適合率 スライド 適合率
ペア１

0.00

9

0.257

12

0.343

スライド数 0.25

11

0.314

14

0.400

35 枚

3.00

3

2

0.50

13

0.371

17

0.486

ペア３

2.50

3

3

0.75

13

0.371

17

0.486

スライド数

2.75

3

3

1.00

13

0.371

17

0.486

28 枚

3.00

4

3

0.00

29

0.580

30

0.600

スライド数 0.25

ペア５

2.50

6

6

スライド数

2.75

10

9

51 枚

3.00

11

10

しかし，α = 0.75 以上のときは軸スライドは全て正解軸スライ

35 枚

ペア２

50 枚

ペア３

29

0.580

30

0.600

0.50

32

0.640

33

0.660

0.75

34

0.680

36

0.720

1.00

34

0.680

36

0.720

0.00

7

0.250

8

0.286

スライド数 0.25

8

0.286

9

0.321

0.50

10

0.357

13

0.464

れた軸スライドは全て正解軸スライドであった．また，全ての

0.75

12

0.429

15

0.536

ペアについて，しきい値 α が大きくなればなるほど軸スライド

1.00

12

0.429

15

0.536

ドである．ペア２，ペア４については，α = 0.70 以上で決定さ28 枚の数は減少していく事が分かる．
以上の結果より，タイトル関連度による軸スライド決定のた定のための実験を行った．順序を逸脱したスライドと部分文書

めのパラメータ α は，α = 0.75 のとき，決定される軸スライの関連度について，上記の式 (4) によるペナルティをかけて，ドのうちに軸スライドに適さないものを含まず，かつ軸スライ

その積を新しい関連度として定義する．γ はペナルティの影響

ドを最大数得ることができると分かる．したがって，今後の実力を決定するパラメータで，γ を増加させると順序によるペナ

験では α = 0.75 とする．

5. 1. 2 内容関連度による軸スライド決定のパラメータ

ルティの強さが大きくなっていく．γ = 0 のとき，順序によるペナルティを考えないことになる．

3. 3. 2 節で述べた式 (2) における，スライドと論文の部分文

各論文スライドペアに対してパラメータ γ を変化させて部分

書の内容関連度によって軸スライドを決定する際のパラメータ

適合スライド数と範囲適合スライド数にどのような影響を与え

β の決定のための実験を行った．各スライドについて，一番関るかを調べたところ，表 3 の結果が得られた．γ は 0.00∼1.00

連度の高い部分文書を含むセクションが，他のセクションよりの間で 0.25 ずつ変化させて結果を観察した．ここで，各スライも確かにそのスライドと対応付く可能性が高いと判断されたもドについて関連度が一番高い部分文書が実際の正解の対応関係のを軸スライドと決定する．

にある部分文書集合の一部と重なるようなスライドを部分適合

5.1.1 節と同様に，各論文スライドペアに対して閾値 β を変スライドと定義し，部分適合スライドの割合を部分適合率とす化させて得られた軸スライドの数と，その中で人手で判定した

る．また，同じく各スライドについて関連度が一番高い部分文

軸スライドに一致した数 (正解軸スライド数) を計測したとこ

書が実際の正解の対応関係にある部分文書集合の一部と重なっ

ろ，表 2 の結果が得られた．β は 2.5∼4.5 の間で 0.25 ずつ変

ていなくても，同一セクションに存在するようなスライドを範化させて結果を観察した．ただし，β = 3.25 以上の結果は割愛

囲適合スライドと呼び，範囲適合スライドの割合を範囲適合率

している．

とする．

表 2 の結果について考察すると，ペア１とペア５については

表 3 の結果について考察すると，パラメータ γ を大きくしてβ が 2.75 以上の際に誤った軸スライドと決定してしまい，ペア

いくと，部分適合率・範囲適合率ともに増加し，精度が改善され３については β が 3.00 以上で誤った軸スライドを決定してしていく傾向が見られた．特に，γ = 0.25 から γ = 0.50 に変化

まった．ペア２とペア４については，β が 3.0 以下の時に誤っさせたときに，全てのペアにおいて部分適合スライドが 2 ∼ 3

た軸スライドを決定することはなかった．β は式 (2) において，
しきい値の分母にあたるパラメータであるので，値が増加する

枚，範囲適合スライドが 3 ∼ 4 枚増加しており，順序ペナル
ティによる大きな改善が見られる．しかし，ペア１では γ = 0.5にしたがってそれぞれのペアの軸スライド数は増加していく．

以上，ペア２とペア３では γ = 0.75 以上において，部分適合以上の結果より，スライドと論文の部分文書の内容関連度に

スライド数と範囲適合スライド数に変化は見られなかった．

よって軸スライドを決定する際のパラメータ β は，β = 2.50 のペア１において γ = 0.00 から γ = 0.25 に変化させた際，順とき，決定される軸スライドのうちに誤った軸スライドを含ま序を逸脱しているスライドと部分文書の対応関係を元々正しくず，かつ軸スライドを最大数決定することができたので，今後対応付けていたスライドに，ペナルティを考慮することによっの実験では β = 2.50 とする．

て誤った対応付けを行ってしまっていた．このような問題はこ

5. 1. 3 順序ペナルティのパラメータの 1 件のみであったが，順序を逸脱していると思われるスライ

3. 4 節で述べた式 (4) における，スライドと部分文書の内容

ドに関しては，これとは別のペナルティを与えるような工夫が関連度に順序によるペナルティを与える際のパラメータ γ の決必要であると考える．

表4

表 5 スライド単位での部分正解の精度

各手法による対応付けの精度の平均
手法

適合率

再現率

F値

手法

ペア１

ペア２

ペア３ ペア４

ペア５

平均

手法 P1

0.612

0.314

0.415

手法 P1

0.543

0.780

0.429

0.684

0.529

0.593

手法 P2

0.600

0.840

0.500

0.842

0.588

0.674

手法 P2

0.658

0.360

0.465

手法 SP1

0.282

0.680

0.399

手法 SP2

0.270

0.765

0.399

これは，手法 P2 でまずセクション単位で対応付けを行ってから第二段階目の対応付け集合の決定を行うとき，そのセクショ

順序を逸脱するスライドも正しく対応付けるためには出来るンのみの部分文書の関連度から top-k を操作するため，連続しだけ γ の値は小さい値であることが望ましいので，以上の結た兄弟関係の部分集合を集めることが容易になり対応付け範囲

果より，スライドと部分文書の内容関連度に順序によるペナルを広げることが出来た結果であると考えられる．また，その広ティを与える際のパラメータ γ は γ = 0.75 として以後の実験

がった対応付け範囲が正解の対応付けであったことが分かる．

を行う．

平均で適合率を 0.046，再現率を 0.046 向上させることができ

5. 2 各粒度の性能比較た．特に，ペア４における適合率向上が顕著であり，0.13 向上

本節では，4 つの手法により得られた論文とプレゼンテーショ

させ適合率 0.857 が得られた．

ンスライドの部分対応付けについて，その性能を対応付け精度と実行時間について比較する．

手法 SP1 から手法 SP2 にかけて，全てのペアで再現率が向上した．また，適合率はペア１・ペア２・ペア５では低下し，

5. 2. 1 精 度 比 較

ペア３とペア４では向上した．手法 P2 と同様に手法 SP2 もまず，４つの手法について対応付け精度の観点から比較した．

二段階の対応付けにより対応付け範囲を拡張したスライドが多その際に，適合率，再現率を尺度として用いた．適合率と再現

く存在し，手法 SP1 であるパラグラフと対応付けられていた率を計算する際，セクションとパラグラフという複数の粒度がスライドが，手法 SP2 でセクション単位で対応付けられるこ

混在していてそのままでは正しい評価を算出することができなとがあった．そのようなスライドは適合率の分母が非常に大きいため，全てパラグラフ粒度に置き換えて評価を行った．つまくなり，適合率が低下してしまったと考えられる．また，対応り，セクション粒度で正しく対応付けを行うことができた場合，付け範囲が拡張したため，正解の対応付け範囲をより多く含む

そのセクションに含まれるパラグラフ数だけ対応付けが的中しスライドが増加し，再現率は大きく向上した．平均で適合率がたということになる．

0.012 減少し，再現率が 0.085 増加した．適合率が低くなって実験の結果，5 つの論文スライドペアの適合率と再現率と Fしまったが，この手法は適合率より再現率に比重を置いている値の平均として表 4 が得られた．全体的な傾向として，パラグ

ので，再現率を高く出来たことは大きな改善点であり優位性がラフ粒度で対応付けを行った手法 P1 と手法 P2 は適合率が高あると考える．

く再現率が低い結果となり，セクション粒度とパラグラフ粒度

手法 P2 と手法 SP2 に共通して，スライド毎に関連度が一番を混在して対応付けを行った手法 SP1 と手法 SP2 は適合率が高い部分文書の対応付けを正しくするケースも見られた．3. 5

低く再現率が高い結果となった．パラグラフ粒度で対応付けを

節の対応付け部分集合決定手法では，関連度が一番高い部分文行った場合，3. 5 節の対応付け部分集合決定アルゴリズムに従書の範囲を広げて対応付けを行うものであるので，各スライ

うと，多くのスライドに関して対応付け範囲が 1 ∼ 3 個の部分

ドの関連度が一番高い部分文書が最も重要になってくる．例え文書しか得られなかったため，十分な広さの範囲で対応付けがば，セクション３に属する部分文書と対応づくスライドが，セ行うことができなかったことが再現率の低さの原因となっていクション５のあるパラグラフと局所的に関連度が高くなり，関ると考えられる．しかし，その関連度の高い数個の部分文書は

連度の top-1 がセクション５の部分文書，top-2 から top-10 ま

手法 P2 で平均 0.685 の適合率を得られた．一方，セクション・

でがセクション３の部分文書であったとする．そのような場合，パラグラフ粒度で対応付けを行った場合，多くのスライドでセセクション全体の関連度はセクション３の方がセクション５よクション単位での対応付けが行われ，広い範囲と対応付く結果

り大きくなる場合があるので，二段階の対応付けによりまずセとなり，冗長な対応付けが多く見られた．その結果，適合率がクション単位で対応付けを行うことで正しい対応付けを行うこ低くなった一方，手法 SP2 で平均 0.765 の再現率が得られた．

とが出来た．

この結果を考察すると，手法 P1 と手法 P2 では，あるスライ

また，パラグラフ粒度の対応付けについて，本研究の手法でドが論文中のどの部分文書と最低限対応しているかを高い精度

は部分文書単位での再現率が著しく低い値になってしまうため，で検出することができ，その部分文書の付近を読めばスライド

スライド単位ではどのくらい対応関係を網羅出来ているのかにの内容を詳しく説明している記述を発見できると考えられる．

ついて評価した．各スライドについて得られた対応関係が，正また手法 SP1 と手法 SP2 では，あるスライドがセクション単

解部分文書集合と一部が一致するようなスライドを部分正解と位でどのセクションと対応関係にあるかを発見することに長け

定義し，その割合を部分正解率として結果をまとめたものが表ている．

5 である．

二段階の対応付けを行うことで，全てのペアで手法 P1 から

この結果より，手法 P1 では約 59 ％，手法 P2 では約 67 ％の

手法 P2 にかけて適合率・再現率ともに精度の改善が見られた．

スライドについて，正解部分文書の一部を対応付けることが出表 6 各手法による対応付けの平均実行時間

フ粒度での対応付けは適合率が高く，セクション・パラグラフ

手法

実行時間 (秒)手法

実行時間 (秒)

粒度では再現率が高くなった．二段階対応付けによって対応付

手法 P1

28.37

手法 SP130.35

けの範囲が大きくなり，手法 P2 は手法 P1 よりも適合率・再現

手法 P2

21.84

手法 SP222.69

率ともに精度を向上することが出来た．手法 SP2 は手法 SP1
よりも再現率が高くなったが，適合率は全体的には低くなった．

来ていることが分かる．各スライドの正解部分文書集合は連続

しかし，これらは再現率を重視した手法であるので，再現率をした部分文書の集まりであることが多いので，手法 P2 につい改善した点で評価できると考えられる．また，手法 P1・手法ては約 67 ％のスライドで対応付けられた部分文書の前後を読SP1 で局所的に関連度が高くなった部分文書を誤って対応付け

むことでスライドの記述と関連のある記述を論文の中から見つていたスライドを，二段階対応付けによって最大関連度の部分

けることが出来る．また，二段階対応付けによって部分正解率

文書を正しく対応付けることで，上手く対応付けることができが 0.081 向上しており，部分正解スライドの数が増加しているることが出来るようになった．実行時間は，全てのペアにおいことが分かる．

て二段階対応付けを行う方が短くなった．

5. 2. 2 速 度 比 較
次に，4 つの手法を実行時間の観点から評価した．対応付け
は Java を用いて実装した．実験環境は CPU: Intel Core i5 M

580 2.67 GHz, メモリ: 4.0 GB, OS: Windows 7 Professionalである．実験の結果をまとめたものが表 6 である．

対応付けの精度の観点，実行時間の観点から，二段階対応付け手法は先行研究に対して優位性があると考える．

6. 2 今後の課題
対応付け手法に関して，2 種類の粒度では違った傾向が得られたので，それぞれの特徴を踏まえた改善が必要となる．ま手法 P1 と手法 SP1，手法 P2 と手法 SP2 を比べると，それた，現在は利用していないプレゼンテーションスライド中の情

ぞれ平均 1.98 秒，0.85 秒ずつ前者の方が実行時間が短くなっ報を活用することも考えられる．精度の評価の際，セクションている．これは，前者がセクション粒度を考慮していないため粒度をパラグラフ粒度に換算して精度の評価を行ったが，セク部分文書の範囲の重複が存在しないので，部分文書数が少なくションの比重がパラグラフと比べて著しく高くなってしまったなっているためである．手法 P1 と手法 P2，手法 SP1 と手法

ので，評価手法を検討する必要がある．更に，論文とプレゼン

SP2 を比べると，それぞれ平均 6.53 秒，7.66 秒ずつ後者の方テーションスライドを同時に閲覧するようなアプリケーション

が実行時間が短くなっている．これは，後者は二段階の対応付としての実装も進めていきたい．アプリケーションでは，単純けを行うことでペナルティなどの計算を行う範囲が小さくなりに論文とプレゼンテーションの対応関係を提示するだけではな操作するデータ数も少なくなるので，その分の計算量の削減にく，関連度の順位によって関係性の強弱を示したりなど，利用よる実行時間の減少が，対応付けの回数の増加に伴う実行時間

者のニーズに応えた実装を行いたいと考えている．

の増加を上回った結果である．二段階対応付けによって，対応付けの実行時間はわずかではあるが改善されたと考える．
二段階対応付けによって高速化を図ったが，結果として大き

7. 謝

辞

本研究の一部は科研費 22700097 の助成を受けたものである．

な改善は見られなかった．実行時間は論文の部分文書数とスライドの枚数に依存しており，それぞれが大きいほど実行時間は長くなる．実行時間が最も長いものでは二段階対応付けによって約 25.4 秒短縮することが出来たが，論文スライドペアのサイズが小さいものでは範囲を絞り込む利点が小さかったため，実行時間に大きな差は見られなかったと考えられる．

6. お わ り に
6. 1 ま と め
本研究では，学術論文や論文発表用のプレゼンテーションス
ライドが Web などで容易に参照できるようになった近年の状況を踏まえて，論文とそのペアとなるプレゼンテーションスラ
イドの部分対応付けを行う手法について考えた．西田らの研究 [6] を基に，その手法の改善を行った．また，部分対応付けを行う際の論文の部分文書の粒度について，パラグラフ粒度，セクション・パラグラフ粒度，またこれらを最初にセクション単位で対応付けてから行う二段階対応付けといった 4 種類の手法を提案し，その性能を対応付け精度と実行時間の観点から比較した．

4 種類の手法の精度を評価する実験では，全体的にパラグラ

文

献[1] Bamdad Bahrani and Min-Yen Kan. Multimodal alignmentof scholarly documents and their presentations. JCDL, pp.
281–284, 2013.
[2] Hongyan Jing. Using hidden markov modeling to docompose human-written summaries. Computational Linguistic,Vol. 28(4), pp. 527–544.
[3] Min-Yen Kan. Slideseer: A digital library of aligned document and presentation pairs. JCDL, pp. 81–90, 2007.
[4] S. E. Robertson and S. Walker. Some simple eﬀective
approximations to the 2-poisson model for probabilistic
weighted retrieval. SIGIR, pp. 232–241, 1994.
[5] 羽山徹彩, 難波英嗣, 國藤進. 隠れマルコフモデルを用いた論文とプレゼンテーションシートの対応付け. 電子情報通信学会言語
理解とコミュニケーション（NLC）研究会, Vol. 104, pp. 7–12,
2004.
[6] 西田惇人, 清水敏之, 吉川正俊. 論文とスライドの部分対応付け
手法. DEIM, 2013.
[7] 清水敏之, 寺田憲正, 吉川正俊. 関係データベースを用いた XML
情報検索システムの開発. 情報処理学会論文誌. データベース
48, Vol. SIG 11(TOD 34), pp. 224–234, 2007.