物語駆動型論文発表資料生成システムArcDeck

要旨

本論文では、論文からスライドへの生成を構造化されたナラティブ再構築タスクとして定式化するマルチエージェントフレームワーク「ArcDeck」を提案する。既存手法が生のテキストを直接要約してスライド化するのに対し、ArcDeckは原論文の論理的流れを明示的にモデル化する。まず入力を解析して談話構造木を構築し、グローバルコミットメント文書を確立することで、高次元の意図を保持する。これらの構造的事前情報は、反復的なマルチエージェント精緻化プロセスを導き、専門化されたエージェント群が最終的な視覚的レイアウト・デザインのレンダリング前に、プレゼンテーションのアウトラインを批判的検討と修正を繰り返す。評価のために、学術論文とスライドのペアから成る新たに構築したベンチマーク「ArcBench」も導入した。実験結果から、明示的な談話モデリングと役割特化型エージェント協調の組み合わせが、生成されるプレゼンテーションのナラティブの流れと論理的整合性を大幅に改善することが示された。

English

We introduce ArcDeck, a multi-agent framework that formulates paper-to-slide generation as a structured narrative reconstruction task. Unlike existing methods that directly summarize raw text into slides, ArcDeck explicitly models the source paper's logical flow. It first parses the input to construct a discourse tree and establish a global commitment document, ensuring the high-level intent is preserved. These structural priors then guide an iterative multi-agent refinement process, where specialized agents iteratively critique and revise the presentation outline before rendering the final visual layouts and designs. To evaluate our approach, we also introduce ArcBench, a newly curated benchmark of academic paper-slide pairs. Experimental results demonstrate that explicit discourse modeling, combined with role-specific agent coordination, significantly improves the narrative flow and logical coherence of the generated presentations.

物語駆動型論文発表資料生成システムArcDeck

Narrative-Driven Paper-to-Slide Generation via ArcDeck

要旨

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