要約
研究論文を一貫したナラティブフローを保ちながらスライドへ自動変換するマルチエージェントフレームワーク「ArcDeck」が発表された。 修辞構造理論（RST）で談話構造を解析し、既存手法PPTAgentに対して100%の勝率を達成。 評価用データセット「ArcBench」も同時公開され、プレゼン資料作成の自動化研究に新たな基準を提示した。
論文→スライド自動変換AIフレームワーク「ArcDeck」公開
Narrative-Driven Paper-to-Slide Generation via ArcDeck
原文を読む →
https://huggingface.co/papers/2604.11969
ArcDeckは、学術論文をPPTXスライドへ自動変換するマルチエージェントフレームワークである。既存手法がスライド間のナラティブ一貫性を軽視していた課題を、修辞構造理論（RST）による談話解析で解決する点が最大の特徴だ。
フレームワークは2段階で構成される。「アウトライン生成段階」では、(1)論文の各セクションをRST談話ツリーに変換する談話パーサー、(2)発表時間・対象聴衆などを元に発表全体の方針書（グローバルコミットメント）を生成するコミットメントビルダー、(3)批評・判断・修正を最大3回繰り返すナラティブ精錬ループが連携してスライド構成を決定する。「スライド生成段階」では14種のレイアウトテンプレートとpython-pptxを用いてPPTXファイルを出力する。
比較実験ではGPT-4oおよびGPT-5を生成モデルとし、HTML生成・PPTAgent・Paper2Poster・SlideGenと比較。ナラティブフローでPPTAgentに100%の勝率、SlideGenに対し48〜81%の勝率を達成した。アブレーション実験ではRSTパーサーやグローバルコミットメントを除去すると性能が有意に低下し、各コンポーネントの有効性が確認された。またCVPRやNeurIPSなどトップ学会の口頭発表論文100件から構築したArcBenchデータセットも公開され、今後の研究基盤となる。