文 | 子龍
編 | 小軼

俗話說：“行百步者半九十”，論文接受固然可喜可賀，然而這只是萬里長征第一步。一份具有影響力的工作少不了一個后期的宣傳，做好一個PPT絕對是一個技術(shù)活。不知道小伙伴們平時怎么做PPT，是復(fù)制粘貼長篇大論抑或提綱挈領(lǐng)圖文并茂。直接拷貝論文固然簡單，但是動輒大半頁的文字實(shí)在很難讓人提起興趣，大家都明白應(yīng)該抓住要點(diǎn)，并輔以圖片，但是怎么總結(jié)文章各個板塊并且合理排布呢，這又是個難題。

雖然論文千變?nèi)f化，但是計算機(jī)論文的PPT往往還是比較樸實(shí)無華的，往往遵循一定的格式，從介紹到模型，再從實(shí)驗(yàn)到結(jié)論，基本上和行文對應(yīng)，那么對每個板塊抽取核心信息，那么就能生成一份滿意的PPT。

今天介紹一篇NAACL'21的文章 D2S: Document-to-Slide Generation Via Query-Based Text Summarization 直接省去了苦思PPT細(xì)節(jié)的麻煩，提出一個基于問答抽取的方法，通過論文內(nèi)容和給定標(biāo)題直接生成對應(yīng)的PPT。下圖就展示了一個用D2S自動生成的論文介紹PPT樣例。上方黑框中的是論文作者自己做的PPT，下面藍(lán)框里的是D2S自動生成的。可以看到，文字介紹部分還是十分合理的，與配圖對應(yīng)，整體排版上還要優(yōu)于人工制作的PPT。

論文題目:
D2S: Document-to-Slide Generation Via Query-Based Text Summarization

論文鏈接:
https://arxiv.org/abs/2105.03664

方法

本文將D2S（文檔生成PPT）視為一個封閉領(lǐng)域長文本問答，即限定在計算機(jī)論文的領(lǐng)域中，給定論文和每頁P(yáng)PT的標(biāo)題，從論文中抽取對應(yīng)內(nèi)容并加以總結(jié)，作為標(biāo)題的“答案”。整個模型分為三個模塊，分別是：

• 關(guān)鍵詞模塊： PPT的排布與論文本身的各個子標(biāo)題有著很大的關(guān)聯(lián)，于是D2S抽取論文子標(biāo)題的層次結(jié)構(gòu)作為生成PPT的輔助。

• 信息抽取模塊： 這部分獲得文檔標(biāo)題和論文片段以及關(guān)鍵詞模塊中的關(guān)鍵詞的向量表示，并作相關(guān)度排序。

• 問答模塊： 整合以上兩個模塊得到的關(guān)鍵詞和信息，通過問答模型生成PPT內(nèi)容。

• 圖表抽取模塊： 通過論文中插圖的圖表介紹與每頁P(yáng)PT的標(biāo)題計算相似度，將圖表插入到對應(yīng)頁面。

關(guān)鍵詞模塊

論文的PPT肯定要參考原本論文，從一篇論文的各個版塊的標(biāo)題那里，可以大致看出一篇文章所關(guān)注的要點(diǎn)和行文思路，這些標(biāo)題可能是最基本的“介紹”、“相關(guān)文獻(xiàn)”、“實(shí)驗(yàn)”，也可能是論文所設(shè)計的模塊的名稱，比如Attention is all you need論文中，就有專門介紹Attention的一個部分。這些標(biāo)題和子標(biāo)題很自然的就形成了一個樹狀結(jié)構(gòu)（模型圖左下角），這些樹狀結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)被提取出來，作為關(guān)鍵詞，輔助后續(xù)的內(nèi)容生成。

信息抽取模塊

關(guān)鍵詞模塊只是為了后續(xù)工作提供了一定的幫助，而信息抽取模塊才真正開始處理論文和PPT標(biāo)題。本文采用了基于distilled BERT[1]的信息抽取模型。信息抽取模型可以根據(jù)相關(guān)程度在若干候選中給出一個排序，這個模塊就是為了從論文中找到和對應(yīng)PPT標(biāo)題相關(guān)的片段。

訓(xùn)練模型

既然需要模型學(xué)習(xí)相關(guān)性，最容易想到的方法就是通過人工標(biāo)注進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)，然而很難從最終完成的PPT中看出當(dāng)前頁面與論文中哪些地方相關(guān)，于是本文選擇了一個折中的方法來訓(xùn)練信息抽取模型，它將當(dāng)前PPT頁面中的內(nèi)容作為正例，將其他PPT頁面中的內(nèi)容作為反例，訓(xùn)練模型辨別這兩者的區(qū)別，進(jìn)而學(xué)習(xí)PPT標(biāo)題和內(nèi)容的相關(guān)性，所學(xué)習(xí)得到的相關(guān)性可以后續(xù)用于評估PPT標(biāo)題和論文片段的相關(guān)性。

抽取片段

因?yàn)镻PT頁面中的內(nèi)容和論文片段十分相似，于是通過上述方法訓(xùn)練的模型可以很好的運(yùn)用于評估PPT標(biāo)題和論文片段的相關(guān)性。同時，每個論文片段同時又擁有對應(yīng)的標(biāo)題或者子標(biāo)題，即關(guān)鍵詞模塊提取到的關(guān)鍵詞，最終每個論文片段與當(dāng)前PPT標(biāo)題的相關(guān)性取決于兩方面：

其中、、分別為PPT標(biāo)題、論文片段、片段對應(yīng)關(guān)鍵詞的文本特征。

問答模塊

最終每頁P(yáng)PT中的內(nèi)容由問答模塊來生成，這里采用的是預(yù)訓(xùn)練的BART模型[2]。我們需要將“問題”和“上下文信息”提供給問答模型，這里的“問題”即每頁P(yáng)PT的標(biāo)題，上下文信息分為兩方面：

• 關(guān)鍵詞：將PPT標(biāo)題與論文每個標(biāo)題進(jìn)行對應(yīng)，計算兩者的編輯距離(“萊文斯坦距離”[3])，若“編輯距離比值”大于0.9，則將對應(yīng)標(biāo)題以及其子標(biāo)題納入到上下文信息中。

其中a,b為兩個字符串，d為兩者的編輯距離。

• 論文片段：即上文信息抽取模塊所提供的相關(guān)論文片段。

將整合好的“問題”和“上下文”以如下格式輸入到預(yù)訓(xùn)練的BART，得到對應(yīng)PPT的內(nèi)容：

圖表抽取模塊

沒有插圖的PPT是不完整的，D2S對圖片的處理非常簡單，直接利用信息抽取模塊中訓(xùn)練得到的模型評估PPT標(biāo)題和圖片或者表格的描述文字計算相關(guān)性，進(jìn)而插入到對應(yīng)PPT頁面內(nèi)。

模型表現(xiàn)

本文主要評估生成PPT的兩個方面：

• 圖表位置：由于是信息抽取模型，圖表位置得到的是一個從最相關(guān)到最不相關(guān)的排序，論文報告了top 1,3,5的精確值，分別為：p@1=0.38, p@3=0.60, p@5=0.77。

• PPT內(nèi)容生成效果：分別通過ROUGE進(jìn)行評價。

PPT內(nèi)容生成效果

因?yàn)檫@個任務(wù)的本質(zhì)是信息抽取與總結(jié)，本文對比了D2S的問答模塊（記為BARTKeyword）與如下baseline：BertSummExt4、BARTSumm（本文模型去除Keyword部分）。

同時，本文還將信息抽取模塊中的混合keyword的方法(Dense-Mix IR)和傳統(tǒng)的基于離散單詞對應(yīng)的BM25(Classical IR)做對比。結(jié)果如下：

從結(jié)果中可以看到結(jié)合關(guān)鍵詞的方法往往能夠得到更好的效果。在信息抽取階段引入關(guān)鍵詞，可以更好地評估PPT標(biāo)題和論文片段的相關(guān)性，進(jìn)而得到更加準(zhǔn)確的上下文，這一點(diǎn)從各個baseline的結(jié)果中都可以看出。在問答模塊階段，與以往單純將論文片段作為上下文，D2S中的BARTKeyword將關(guān)鍵詞同樣輸入到上下文部分，也大大地提高了Rough值。

可見，論文中的標(biāo)題和子標(biāo)題是一篇文章的骨架，很大程度上可以幫助針對論文內(nèi)容的總結(jié)歸納工作，進(jìn)而在生成PPT的任務(wù)中大有作為。

總結(jié)

本文由諸多模塊組成，利用了信息抽取和問答模型對計算機(jī)領(lǐng)域的論文進(jìn)行總結(jié)，并創(chuàng)造性的提出了生成PPT這樣的任務(wù)，同時利用了論文各個版塊的標(biāo)題和子標(biāo)題提供更多的信息。

萌屋作者：子龍(Ryan)

本科畢業(yè)于北大計算機(jī)系，曾混跡于商湯和MSRA，現(xiàn)在是宅在UCSD(Social Dead)的在讀PhD，主要關(guān)注多模態(tài)中的NLP和data mining，也在探索更多有意思的Topic，原本只是貴公眾號的吃瓜群眾，被各種有意思的推送吸引就上了賊船，希望借此沾沾小屋的靈氣，paper++，早日成為有貓的程序員！

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[1] Distilled BERT: https://arxiv.org/pdf/1908.08962.pdf

[2] BART模型: https://arxiv.org/abs/1910.13461

[3] 萊文斯坦距離：https://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance

[4] BertSummExt: https://arxiv.org/abs/1908.08345

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的从论文到PPT，一键生成！从此报告不用愁！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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