学術論文における Graphical Abstract 自動生成の初期検討
Abstract
Graphical Abstract(GA) とは，論文の核心的な内容を伝えるために示す図であり，近年採用する論文誌が増えてきた．そこで，より魅力的で効果的な GA を効率的に作成するための支援システムが求められている．本研究では arXiv.org で入手可能な論文のテキスト，Figure，GA を含むデータセットを構築し，機械学習モデルを用いた GA 自動生成の実現可能性を検討した．その初期検討として，論文中から GA の構成要素となりうるコアアイデアを示す Figure の検索を行う．また，集めたデータから研究分野ごとの GA の特徴，GA と論文中の図やテキストとの関係を調査し，報告する．
Type
Publication
NLP 若手の会 (YANS) 第 19 回シンポジウム，2024.
北田 俊輔
Research Scientist working on Vision & Language with Deep Learning
My research interests include deep learning-based natural language processing, computer vision, medical image processing, and computational advertising.