PowerPoint プレゼンテーション

インターネット上の大量の事例に基づく
プレゼンテーションの解析・分類と自己学習応用
山﨑 俊彦
東京大学大学院情報理工学系研究科
電子情報学専攻
1
背景
Web上でプレゼンや講義を発信
投稿者「自分のプレゼンは良い？悪い？」
「視聴者はどんな印象を受ける？」
SlideShare[1]
Udacity[2]
Youtube[3]
[1] Sogeti Group Presentation Movie 2011 High Resolution. https://www.ted.com/talks/2113
[2] Intro to jQuery. https://www.udacity.com/course/ud245
[3] How to Do a Presentation – 5 Steps to Killer Opener. https://www.youtube.com/watch?v=dEDcc0aCjaA
2
プレゼンテーションは究極のマルチメディア
話し方
スライド資料
身振り手振り
[4]
環境
内容
構文
しかし、これまで網羅的な研究は殆どなされていない
[4] Michael Green: What the Social Progress Index can reveal about your country.
http://www.ted.com/talks/2134
3
アプローチと研究目標
文字の多さ
文の長さ
単語の難しさ
(1) 構文の解析
講演者へのフィードバック
宇宙
科学
環境
政治
(2) 内容の解析
プレゼンテーションの入力
参考になるプレゼンの推薦
声量
トーン
話す速さ
(3) 音声の解析
4
予備実験結果：TEDの1,646本のプレゼンを例に
平均で70～85％の
精度で推定可能
(a) 上位・下位10%の動画を使用
(b) 上位・下位50%の動画 (全動画) を使用
5
informativeとnot informativeな動画群
痛覚の仕組み
原発の必要性
彫刻家による作品の紹介
大事故後のリハビリの記録
6
obnoxiousとnot obnoxiousな動画群
• obnoxious
話の中身が無い
人間は水生の猿から進化した
単語や構文では判別不可能
• not obnoxious
→全動画の半数以上がobnoxiousは1%未満
7
まとめ
• チャレンジ
•
•
プレゼンの解析・分類という、新しい課題
文書、音声、映像を用いて
文章構成・内容・話し方などから総合的・多角的に評価
• 今後の予定
•
•
•
(1)構文解析、(2)内容解析、 (3)話し方解析
国内外の人工知能・文書解析の研究者とコラボレーション
教育コンテンツへの拡張
• 人工知能研究振興財団への貢献
•
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④「マルチメディアシステム高度化」
②「デザイン向上のための知的環境構築支援システム」
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