情報処理学会 インタラクション 2019
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PTOS：機械学習を用いた論文要旨スライド自動生成システ
ムの提案と開発
谷口 航平1,a)

濱川 礼2

概要：本論文では，機械学習を用いて論文の要旨を 1 枚のスライドとして自動生成するシステム PTOS について述べる．研究活動において，自身の研究テーマに関連する論文を網羅的に調査・勉強する論文サーベイは非常に重要な過程の 1 つである．それは自身の研究の新規性，優位性の検証や研究テーマのヒントに繋がるからである．現在の論文サーベイの手法は Google Scholar や ACM Digital Library といった論文のデータベースから研究テーマに関連するキーワードで検索し，論文を 1 つ 1 つ読み，内容をまとめるのが主である．しかしながら，キーワードの選び方や検索の仕方によっては自身の研究とは関連のない論文がヒットすることが多く，また，論文の概要を読んだ時点では関連していそうだと感じた論文でも最後まで読んだ結果関連していない論文であることがある．こういった状況で膨大な量を論文サーベイするとなると現状のサーベイは非効率的であると考えられる．そこで，より短時間でより多くの論文の大まかな流れを把握することができればサーベイの効率が向上すると考えた．我々は論文の本文のテキストデータを入力することで，要旨を 1 枚のスライドとして自動生成するシステム PTOS を開発した．PTOS は要旨として必要となる文章を 5 種類のカテゴリと定義し，機械学習によって論文のテキストデータに対して 5クラス分類を行い，その後 1 枚スライドを自動生成する．また，PTOS の有効性についての評価実験の結果についても述べる．

1. はじめには 80 件，さらに CHI conference では今年だけで 666 件の論文を発表されているように論文は毎年膨大な数の増加を研究活動において，論文サーベイは研究動向の調査や自示しており，研究初心者だけでなく，サーベイに慣れた研身の研究の新規性の確認をするためにきわめて重要な過究者でも論文を読むのに膨大な時間が必要である．論文を程の 1 つである．現在の論文サーベイ手法は，自身の研読む際に「アブストラクト」「第 1 章」「結論」だけを読む

究の関連テーマのキーワードを Google Scholar[1] や ACMスタイルであれば効率的に読むことはできるが，その場合Digital Library[2] といった論文のデータベースで検索し，「技術の核」や「評価手法」といった重要な箇所を見逃して結果として返ってきた論文を 1 つ 1 つ読んでいくといったしまう．よって，現状のサーベイの手法では非効率である手法である．例えば，研究分野の動向を把握する場合は，と考える．

曖昧なキーワードを指定して膨大な検索結果を 1 つ 1 つ読

そこで我々は 1 つ 1 つの論文のおおまかな内容を把握んでいく．他にも，Github や Qiita で特定の分野の論文をし，後で気になる論文のみをじっくり読むスタイルであれ集めたサイト [3][4] が存在し，そのサイトから目当ての論ばサーベイの効率が高いのではないかと考えた．具体的に文を探すといった手法もある．

は，研究初心者には自身で検索した結果全てについて論文

しかしながら，研究活動を目的とした論文執筆の経験がをじっくり読む必要もなく一目でどういった論文か分かるない研究者 (以下，研究初心者) は，多くの場合，サーベイように，研究初心者ではない研究者には膨大な量の論文のや研究に関する知識や経験がない場合が多い．そのため，大まかな内容を短時間で把握できれば効率が上がると予想サーベイすべき研究分野や，サーベイから得られる情報のした．

適切な整理の方法などがわからず，自身の研究分野につい我々は 1 つの論文を 1 枚のスライドにまとめるといっての理解を深めることが難しくなる．また，UIST2018 でた論文のまとめ方に着目した．これは各所で行われているサーベイのまとめ方の 1 つである．例えば落合陽一氏の講12a)

中京大学 工学研究科 情報工学専攻
中京大学 工学部 情報工学科
k.tanny.uni@gmail.com© 2019 Information Processing Society of Japan義 [5] や濱川研究室での活動等でも行われている．我々はこのまとめ方を参考にし，論文のデータから要点をまとめ635

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た 1 枚スライドとして自動生成するシステムによってサーているように，論文から別の作品を生成する研究がある．

ベイの効率化を図ることができると考え，「PTOS」を開発

我々の研究のようにサーベイを支援することを目的とした

した．PTOS は「Paper To One Slide」の頭文字を取った研究ではないが，Yuting らは論文の文章から重要な箇所をシステム名である．

TextRank アルゴリズム [11] を用いて抽出し，さらにそれ

2. 関連研究2.1 サーベイに関する研究

らをポスターとして自動生成するシステムを開発した [12]．

2.3 論文の要旨を抽出する研究

論文サーベイに関する研究としてサーベイを支援する研サーベイを効率化する手法として論文の要旨を生成する

究がある [6][7][8][9][10]．サーベイ手法として Web 上での研究がある．中須賀らは論文中の各文から特徴量を抽出

検索があるが，ユーザが今まで扱っていなかった論文を調し，その文がどれだけ要約に使われやすいかを Abstract

べようとするときには問題点がある．第一に，論文サーベを参考に学習することで要約を生成した [13]．衣川らはイにおいて論文に記載されている参考文献は重要な情報

Encoder-Decoder 機構を自動要約タスクに適用したモデであるが，ある論文の参考文献から遡ることで論文をサールをベースに，論文の章構造を活用したモデルを検討しベイしていくには量が非常に膨大な点が挙げられる．第二た [14]．この研究では論文においてセクションごとの役割に，検索ワードを決定することが困難である点が挙げられが異なっていることを考慮し，セクション単位で RNN をる．これは論文において研究分野ごとに専門用語が多く存まとめることで要約精度の向上を狙った．また，Shin は学在しているため発生する．第三に，検索によって見つかっ術論文が持つ「序論」「関連研究」「提案手法」「実験結果」

た論文から目当ての論文を見つける作業が必要となる点が「結論」といった典型的なセグメント構造に着目し，論文の挙げられる．これは，検索によって見つかった論文が必ず章や節，段落を分割し，それぞれのセグメントで重要文をしも目当ての論文だけとは限らないからである．伊坂らは抽出する手法を提案した [15]．

ユーザの興味をもった論文から参照構造を用いて重要論文

PTOS では学術論文から 1 枚スライドを制作した際のテの発見を行った [6]．この研究では参考文献の参照構造がキストデータを学習させることで論文の本文の各文をカテWeb 上における参照構造に似ていることから Web マイニ

ゴリによって分類し，カテゴリ内でもっとも重要な文章をングのアルゴリズムである HITS アルゴリズムを使用して抽出する．

重要論文の発見を行っている．宮寺らは論文間の関連を自動抽出しそのデータをもとにして論文関係情報の視覚化を

3. 提案手法行い，効率的なサーベイ活動を支援しようとした [7]．まPTOS では論文の本文のテキストデータから 1 枚のスラた，杉山らはサーベイには研究分野の動向を把握する段階イドを生成する．1 枚のスライドに重要と考えられる文章とテーマに関連した研究を把握する段階の 2 つの段階があを詰め込もうと思えば詰め込めるが，これではユーザが読ると定義し，それらの段階を考慮したサーベイ支援のシス

みにくくなってしまい，論文の大まかな流れを把握するこテムを提案した [8]．さらに杉山らはユーザの検索履歴おとを難しくしてしまう．そこで我々は，論文の本文のテキよびダウンロードした論文の情報を蓄積し，他のユーザがストデータ一文一文に対して同じキーワードを検索した際に蓄積した情報を反映するシ• 「どんな研究か（What）」

ステムを実装している [9]．

• 「新規性はどこか（Contribution）」

サーベイをする際の支援だけでなくサーベイ後の情報整• 「技術の核はどこか（Important Method）」

理を支援する研究もある．西村らは研究初心者における• 「有効性の検証をどう行ったか（Evaluation）」

サーベイの整理支援による研究分野への理解を目的とし，• 「今後の展望はあるか（Future Work）」

サーベイした情報を整理し，可視化するインタフェースをといった 5 つのカテゴリで分類を行い，分類ごとに数文を実装した [10]．

抽出しそれらをスライドに反映した．

PTOS では，サーベイの際検索で見つかった論文を 1 枚

この分類の仕方は学術論文の様々な読み方 [16][17][18]スライドにし，ユーザが研究の大まかな内容を把握し，サーや，落合陽一氏が「先端技術とメディア表現 1 ＃ FTMA15」ベイの効率を向上させることを目的としている．大まかなのスライド [5] の 65 枚目で紹介していた論文をまとめる

内容を把握することでテーマに関係のない論文かどうかも際のフォーマットを参考にした．[16][17][18] には実際にはすぐに把握可能となり，目当ての論文を見つけやすくなる

もっと多くの読み方が書かれているが，それでは 1 枚スラと考えられる．

イドに入りきらないと考えられるため，[5][16][17][18] を吟味し 5 つのカテゴリで分類することにした．

2.2 論文からポスターを生成する研究
我々が論文から 1 枚スライドを自動生成する研究を行っ© 2019 Information Processing Society of Japan

カテゴリ分類を行うため，PTOS では機械学習を利用した．人が論文から 1 枚スライドを生成した際の文章一文一636

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図 1 システム構成

文に対して 5 つのカテゴリでラベル付けを行い，それを学習に用いることで 5 クラス分類を行うことのできる分類器を作成する．これにより PTOS では 1 枚スライドにしたい論文本文のテキストデータを入力することで，一文一文を 5 つのカテゴリに分類することができる．分類したのちスライドに反映する文章を抽出するが，各カテゴリの中で重要な文章を抽出する必要がある．我々は分類器が分類の際に算出するクラス確率が高い文章をカテゴリの中で重要な文章であると定義し，カテゴリごとに確率が高い文章から 1〜2 文を抽出した．そして抽出した文章をもとに 1 枚

図 2 濱川研究室に属する学生が作成した 1 枚スライドスライドを生成するようにしている．また，文章だけでは視覚的にみづらくなると考え，論文の pdf ファイルから画像を 1 枚抽出し，抽出した画像をスライド生成の際に貼り付けるようにした．

4. システム概要
PTOS は大きく分けて機械学習部，抽出部，スライド生成部で成る．図 1 にシステム構成を示す．以下ではそれぞれの役割について説明する．

4.1 機械学習部
3 節でも述べたように，テキストデータ一文一文に対して 5 クラス分類を行うため，学習データ一文一文に対し 5
つのラベル「What」「Contribution」「Important Method」「Evaluation」「Future Work」によってラベルづけを行い，学習を行った．テキストの分類を行う場合，SVM やナイーブベイズが主に使われるが今回は多クラス分類問題に対して処理負荷がそれらの手法よりも低い fastText を利用した．
学習データとして濱川研究室に属する学生が 5 つのカテ

対象論文 [19]は全て英語で記述されているため，PTOS で 1 枚スライドを自動生成可能な論文は本文が英語の論文のみに限定される．実際の学習は単語ベクトルの次元数を 300，エポック数を 500 として行った．表 1 に各ラベルの学習に使用したデータ数を示す．
分類の際の入力データの形式は論文本文データの一文ごとに改行が入った形にした．入力データの作成は論文のpdf ファイルからのコピー&ペーストによって行った．これを学習によって作成した分類器に通すことにより一文一文に対して分類されたラベルとその文のクラス確率を算出する．

4.2 抽出部
1 枚スライドにした論文のテキストデータを分類器に通すと分類結果とそのクラス確率が算出されるが「分類結果・クラス確率」と「入力された論文のテキストデータ」の対表 1 学習に使用したデータ
ラベル名
データ数

ゴリをもとに UIST2018 の論文から作成した 1 枚スライド

What

104

(計 78 枚) 内のテキストデータを使用し，fastText アルゴ

Contribution

109

Important Method

93

Evaluation

112

Future Work90

リズムにより分類器を作成した．実際に学生によって作成された 1 枚スライドを図 2 に示す．学習に使用したデータ© 2019 Information Processing Society of Japan637

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図 3 1 枚スライドテンプレート

図 4 生成結果：対象論文 [19]

応付けやラベルごとのクラス確率のランク付けなどはできし，抽出部によって抽出したテキストデータは各カテゴリていない．そこで抽出部では機械学習部により算出されたの文章の箇所に反映した．画像の抽出には Poppler を使用データの整形を行う．これは Python のライブラリであるした．Poppler は pdf ファイルの閲覧等に用いられるライPandas を利用した．まず，分類結果を 1 つの csv ファイブラリであり，Poppler の機能の中に pdf ファイルから画ルとして書き出し，それをプログラム内で読み込む．この像を抽出する機能があるため，それを使用することで pdfデータの形式は二次元配列となる．その後論文のテキストファイル画像を抽出した．この機能は pdf ファイル内の画データを読み込む．これも二次元配列となるため，2 つの像を全て抽出するが，論文によっては大量の画像があると配列を結合することで分類結果とクラス確率，論文のテキ予想され，全てをスライドに反映してしまうと 1 枚スライストデータの対応付けを行う．

ドのレイアウトが崩れる可能性がある．この問題を回避す

データの対応づけを行った後は結合した二次元配列をラるため，スライド反映するのは抽出した画像の１枚目のみベルごとに分割する．これにより 5 つの二次元配列が生成とした．また，レイアウト崩れる可能性があるもう１つのされる，これらをそれぞれクラス確率によって降順にソー要素として抽出した画像のサイズがある．この問題を解決トすることでラベルごとのクラス確率のランク付けを行するため Python の Python Imaging Library を用いてリう．以上でデータの整形が完了となる．

サイズ処理を行った．リサイズによって画像をスライドの整形後，各ラベルに対しスコアの高い文章から 2 文を抽レイアウトに適したサイズにしスライドへと反映するよ出するが，ラベル「Important Method」のみ抽出する文うにした．図 4 に実際に生成されたスライドの例を示す．

章の数を 1 文としている．これはもともとの分類の考えが自動生成に使用した論文は UIST2018 の「ElectroTutor:「技術の核」であるからで 2 文も 3 文も取り出すと「核」とTest-Driven Physical Computing Tutorials」[19] である．

なる部分が不明瞭になってしまうと考えたためである．

4.3 スライド生成部
抽出した文章を 1 枚スライドとして自動生成するために

PTOS では Google Slides API を使用し，生成した 1 枚ス

5. 評価
PTOS の有効性を検証するために以下の評価を行った．
• 手動作成との比較• 性能評価

ライドを Google Slide として書き出す．これは他者との共有を容易にすることを狙ったからである．
我々は，自動生成の際に必要となる要素を以下のように定義した．

5.1 手動作成との比較
サーベイの効率化には論文 1 つ 1 つの大まかな流れを把握する時間が短ければ短いほど良い．そこで PTOS にお• 論文タイトル

ける 1 枚スライドの生成時間が人よりも短かければ PTOS• 論文の筆者がサーベイの効率化に有効であると考えた．そのため，人• 論文の画像との比較実験として次の実験を行った．

• 各カテゴリのラベル

5.1.1 手順

• 各カテゴリで抽出した文章( 1 ) 濱川研究室内で開催された UIST2018 論文輪読会にお生成の際のテンプレートは文字色や矢印を必要としないシンプルなテンプレートにした．図 3 に実際のテンプレートを示す．

ける一人一人の一枚スライドを作成する時間を計測．
（計 78 枚）( 2 ) PTOS で UIST2018 の論文輪読会で紹介された全論文

論文タイトルと著者に関してはシステム上でユーザがコから一枚スライドを作成する時間を計測．
（計 78 枚）マンドライン上で入力することで取得し，スライドに反映( 3 ) 1 と 2 それぞれの合計時間から論文１つあたりのスラ© 2019 Information Processing Society of Japan638

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が全項目で小さく，「Contribution」「Important Method」

イド作成時間を算出し，比較．
実際に紹介された論文の平均ページ数は 11.5 ページ，最大「Evaluation」の項目で人よりも PTOS の方が高い結果がは 17，最小で 7 ページであった．また，PTOS でのスライ得られた．したがって PTOS は人が作成したスライドにド生成は表 2 に示した計算機環境で行った．

近いスライドを生成できると考えられる．

5.1.2 結果

しかしながら，論文 2 については，PTOS のスコアは全

論文 1 つあたりのスライド作成時間の平均は表 3 のよ項目低い値となっており，項目として妥当でない文を抽出うになった．PTOS は作成時間において，人よりも 2 時間することがあると考えられる．こういった結果につながっ

10 分 8 秒早く論文 1 つからスライドを作成できることがた理由は学習データの不足や学習データが妥当でないとわかった．よって，PTOS は論文 1 つ 1 つに対してのサーいった点が考えられる．

ベイ時間を大幅に短縮可能にし，実際のサーベイの効率を5.2.3 アンケート向上できると考えられる．

5.2 節の実験と並行してアンケートを実施した．アンケー
ト項目は以下のとおりである．

• PTOS を使用したいか

5.2 性能評価
5.1 節にて時間の点からサーベイが効率化できているこ• AI によって作成されたスライドはどれかとはわかったが，分類され抽出された文章が分類された• スライドで気になることはあったか

カテゴリの文章として妥当かどうかといったシステムの「PTOS を使用したいか」項目については 11 人中 11 人

性能面の評価も行う必要がある．そのため，以下の実験をが使用したいといった回答であった．理由としては，「論文行った．の概要を最初から理解しているのとそうでないのとでは，

5.2.1 手順論文を読み進める速度に違いが出るだろうと思う為」「サー( 1 ) UIST2018 論文輪読会のスライドから 3 枚を抜粋ベイが楽になる」といった意見が多かった．
「AI によって作成されたスライドはどれか」とは 5.2 に対象論文 [19][20][21]( 2 ) PTOS で作成した UIST2018 の全論文の 1 枚スライドおけるスライドの作成者が PTOS であるスライドを答える設問である．論文 1 と論文 2 の正答率は高かったが，論から 1 と同じ論文のスライドを抜粋( 3 ) 被 験 者 が 3 × 2 枚 の ス ラ イ ド に つ い て ，各 項 目

文 3 に関しては他 2 つの論文よりも間違える人が多く，人「What」「Contribution」「Important Method」「Eval-が作成したスライドに近いスライドを生成できたと考えらuation」「Future Work」の文章として適切な文章かどれる．

うかを 1（全く適していない）〜5（きわめて適してい「スライドで気になることはあったか」については，「Important Method が短くてよくわからない」と回答が得る）で点数付け
本実験は濱川研究室に属する学生 11 人に依頼した．実験られた．これはは抽出する文章の数を 1 つにしたのが裏目の際，スライドの作成者が PTOS か人かは伏せて行った．に出たと考えられる．今後は Important Method も抽出す

5.2.2 結果る文章の数を増やす必要がある．

各論文に対してのスコア付けの結果の平均を表 4 に示す．
表では 5 つのカテゴリを省略して「What」「Cont（Contirbu-tion）」「Method（Important Method）」「Eval（Evaluation）」「Future（Future Work）」として表記している．

6. 結論・今後の展望
我々は論文のテキストデータから 1 枚のスライドを生成し，論文サーベイを支援するシステム PTOS を開発した．

論文 1 について，「Important Method」「Future Work」

PTOS はサーベイの効率を向上させることを目的としたシのスコアは人が PTOS に大差をつけているが，他の項目ステムであり，実際に評価実験によって，人が作成した時ではそこまでの差はなく，「What」の項目では PTOS のに近いスライドを生成することができた．

方が高い結果となった．また，論文 3 については人との差

しかしながら，課題も存在する．第一に，入力データの生成である．PTOS を使用する際に，ユーザが 1 枚スライ

表 2 評価実験での計算機環境
デバイス
MacBook Air (13-inch, Mid 2013)OS

表 4 各論文のスライドのスコア平均
What Cont Method Eval

macOS Sierra

FutureCPU

1.3GHz Dual Core i5

論文 1：PTOS

メモリ

4GB 1600MHz DDR3

論文 1：人4.5

4.0

3.9

3.5

3.8

論文 2：PTOS

2.0

3.1

3.1

3.5

2.5

論文 2：人4.5

3.6

4.2

4.5

4.2

論文 3：PTOS

4.0

3.9

3.9

3.9

3.8

論文 3：人4.3

3.4

3.6

3.8

4.4

表 3 論文 1 つあたりのスライド作成時間の平均
人PTOS
作成時間

2 時間 10 分 41 秒

33 秒

© 2019 Information Processing Society of Japan

4.6

3.7

2.6

3.5

3.2639

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ドにしたい論文から本文のテキストデータをコピー&ペー

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ストする労力を取り除くことができればサーベイの効率はより向上すると考えている．pdf からテキストを抽出する[7]ツールや OCR による文字起こしといった手法もあるが，• 論文が 1 段組か 2 段組かあるいはそれ以外か• 数式の扱いをどうするか[8]• 本文以外の余計な要素をいかにして取り除くかなどといった様々な問題を解決しなければならない．これ
らの問題を解決する手法については今後も検討していく．

[9]

第二に，5.2 節で行われた実験でも結果として現れていたが文章の妥当性が問題として挙げられる．考えられる原因
は学習データが少ない，または学習データとして利用し[10]

た，学生がサーベイによって作成した文章自体がその項目に適当な文章でなかったことが考えられる．これは，学習データにある文章についての妥当性を評価し，さらにデータ数を増やしていくといったことを今後行っていく必要が[11]あると考えられる．また， However”から始まる文章を抜き出してしまい前後関係がわからなくなるといったケースもあった．今後，PTOS ではキーワードのみを抽出しそれ[12]をもとに文章を生成したり，そもそも前後関係が必要となる文を抽出した場合は関わりのある文章を全てスライドに反映したり，分類する対象から除外するといった処理が必[13]

要であると考えられる．

PTOS がより良いシステムになっていけばさらなる拡張[14]が期待できる．例えば，従来のキーワードによる検索手法とは違った観点からの検索である．今までに生成したスライドをそれぞれのカテゴリごとで類似度によるネット[15]ワークを作成すれば，What の内容による検索や ImportantMethod の内容による検索といったことができる．これに[16]

よりさらなるサーベイの効率の向上が期待できる．他にも論文同士の項目をもとに類似度を測定することで類似した論文をまとめることができれば目当ての論文を 1 つ見つけ[17]たら類似した論文を優先して見つけることができるようになることも期待できる．

[18]

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