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初めての研究発表を成功させよう！ スライド作成の基本 M2　佐藤郁子　2024/06/12 1

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はじめに ● 研究室配属されたての新入生向け ○ 玄人の方々には当たり前のレベルかも ○ 慣れたら自分流にアレンジしてみよう ● 注意事項 ○ 凝ったデザイン・プレゼンの仕方は今回触れない ○ 分野や研究室で独自のルールがある場合はそれに従った方が良い 2

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前提 ● 自分自身の研究についての発表 ○ 論文紹介スライドの場合でもデザイン面など参考になるかも ● 国内学会や大学内向けに日本語で発表 ○ 英語の場合は適切なフォントや色が異なるので注意 ● 聴衆は自分の研究内容を初めて聞く不特定多数 3

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良い研究発表スライドとは？ ● 聴衆の理解の助けとなるもの 4 発表時間内で 理解できる情報量 伝えたいことが 明確

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STEP 1 構成を決める 5 参考：国際会議論文の読み方・書き方 - Graham Neubig（http://www.phontron.com/slides/neubig15nlptutorial.pdf）

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研究内容を要約してみよう（1/4） 1. 研究の目的・解決したい課題 ◯◯というタスクで従来手法は◯◯の問題が残る。 2. 提案手法の概要 本発表では◯◯を提案する。 3. 提案手法の詳細・利点 ◯◯に基づいた処理によって◯◯の問題を緩和する。 4. 提案手法の効果 実験的評価により◯◯という結果を示す。 6

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研究内容を要約してみよう（2/4） 1. 研究の目的・解決したい課題 ◯◯というタスクで従来手法は◯◯の問題が残る。 2. 提案手法の概要 本発表では◯◯を提案する。 3. 提案手法の詳細・利点 ◯◯に基づいた処理によって◯◯の問題を緩和する。 4. 提案手法の効果 実験的評価により◯◯という結果を示す。 7

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研究内容を要約してみよう（3/4） 1. 研究の目的・解決したい課題 ◯◯というタスクで従来手法は◯◯の問題が残る。 2. 提案手法の概要 本発表では◯◯を提案する。 3. 提案手法の詳細・利点 ◯◯に基づいた処理によって◯◯の問題を緩和する。 4. 提案手法の効果 実験的評価により◯◯という結果を示す。 8

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研究内容を要約してみよう（4/4） 1. 研究の目的・解決したい課題 ◯◯というタスクで従来手法は◯◯の問題が残る。 2. 提案手法の概要 本発表では◯◯を提案する。 3. 提案手法の詳細・利点 ◯◯に基づいた処理によって◯◯の問題を緩和する。 4. 提案手法の効果 実験により◯◯という結果を示す。 9

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チェックリスト①：要約を見直してみよう ◻ 研究の立ち位置が伝わるか ● 従来手法との違いや新規性は明示されてる？ ◻ 研究の目的と得られた結果が適合するか ● 本当に最初の問題を解決できてる？ ◻ 伝える内容が絞り込まれているか ● たくさんの実験のうち1番伝えたいのはどれ？ 10

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要約から構成を決めよう ● 論文と同じ構成でなくても OK ● 1 番伝えたいことが印象に残るストーリー展開 11 構成例： 概要 従来手法 提案手法 実験の目的 実験条件 結果・考察 研究の目的 背景 まとめ

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STEP 2 内容を埋める 12

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1 スライド 1 メッセージ ● タイトルは必ず 1 枚ごとに変える ○ タイトルを見れば主張がひと目でわかるのが理想 ● 情報を詰め込みすぎない ○ 8 行以内を目安に ○ 箇条書きは 2 段まで ○ それ以上になる場合は別スライドに分けよう 13

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トップダウンに書こう ● 抽象 → 具体 ● 結論 → 理由 14 図は https://www.slideshare.net/slideshow/ss-89422938/89422938 より引用

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数式はなるべく言葉や図で説明しよう 　 15 横井さんのスライド https://speakerdeck.com/eumesy/optimal-transport-for-natural-language-processing より引用

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チェックリスト②：本文を見直してみよう ◻ 用語や略称の定義は漏れてない？ ◻ 単語表記の揺らぎはない？ ◻ 引用元を記載している？ ◻ カンマやピリオドは統一されている？ ◻ 箇条書きの粒度が揃っている？ ◻ 数字や英単語の前後に半角スペース入ってる？ 16

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STEP 3 図表を入れる 17

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ひと目見てわかる図表に ● 縦軸・横軸のラベル，凡例を忘れずに ● 識別しやすい色の組み合わせ 18 Multi-Dimensional Evaluation of Text Summarization with In-Context Learning (Jain et al., Findings 2023)

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実験条件と結果をなるべく 1 枚に ● 条件を説明しなくてもわかる手法名で書く　 19 Auto-Instruct: Automatic Instruction Generation and Ranking for Black-Box Language Models (Zhang et al., Findings 2023)

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図表と一緒に結果の解釈も載せる 　 20 Cold-Start Data Selection for Better Few-shot Language Model Fine-tuning: A Prompt-based Uncertainty Propagation Approach (Yu et al., ACL 2023) 選択サンプルが 集中している 提案手法適用で 多様性が改善

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チェックリスト③：図表を見直してみよう ◻ 評価の目的が書かれているか？ ◻ グラフの種類は目的に適しているか？ ◻ 図表の見方がひと目でわかるか？ ◻ 数値の単位はあるか？ ◻ グラフの最大値と最小値は適切？ 21

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STEP 4 デザインを工夫する 22

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デザインの 4 原則 　 23 近接 整列 反復 対比

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近接：関連項目をグループ化（1/2） ● このままでは対応関係がわかりづらい🙅　 24 Aleatoric Uncertainty ● データの不確実性 ● ノイズや境界値が原因 Epistemic Uncertainty ● モデルの不確実性 ● 学習不足が原因 Gawlikowski, J., Tassi, C.R.N., Ali, M. et al. A survey of uncertainty in deep neural networks.

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近接：関連項目をグループ化（2/2） ● 関連するもの同士を近くに配置すると見やすい 󰢏　 25 Aleatoric Uncertainty ● データの不確実性 ● ノイズや境界値が原因 Epistemic Uncertainty ● モデルの不確実性 ● 学習不足が原因 Gawlikowski, J., Tassi, C.R.N., Ali, M. et al. A survey of uncertainty in deep neural networks.

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整列：見えない線で揃える（1/2） ● バラバラで順番がわかりづらい & 見づらい🙅 26 要素1 要素2 要素3 要素4

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整列：見えない線で揃える（2/2） ● グリッド表示機能や整列機能を使って整える󰢏 27 要素1 要素2 要素3 要素4 要素1 要素2 要素3 要素4

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反復：デザインを繰り返す（1/4） 　 28 手法まとめ 画像劣化 ● 視覚ベクトルのユニットをベルヌーイ分布に従い ランダムに選択し、 0でマスク 最終的な損失関数 ● αとβは [0, 1] のハイパーパラメータ ● |s| はシーケンスの平均長 Increasing Visual Awareness in Multimodal Neural Machine Translation from an Information Theoretic Perspective (Ji et al., EMNLP 2022)

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反復：デザインを繰り返す（2/4） 　 29 手法まとめ 画像劣化 ● 視覚ベクトルのユニットをベルヌーイ分布に従い ランダムに選択し、 0でマスク 最終的な損失関数 ● αとβは [0, 1] のハイパーパラメータ ● |s| はシーケンスの平均長 xをzと近づけて、xの負例集合と 遠ざけるように学習 Increasing Visual Awareness in Multimodal Neural Machine Translation from an Information Theoretic Perspective (Ji et al., EMNLP 2022)

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反復：デザインを繰り返す（3/4） 　 30 手法まとめ 画像劣化 ● 視覚ベクトルのユニットをベルヌーイ分布に従い ランダムに選択し、 0でマスク 最終的な損失関数 ● αとβは [0, 1] のハイパーパラメータ ● |s| はシーケンスの平均長 元画像と劣化画像を入力した時の 確率の差を最大化するように学習 Increasing Visual Awareness in Multimodal Neural Machine Translation from an Information Theoretic Perspective (Ji et al., EMNLP 2022)

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反復：デザインを繰り返す（4/4） 　 31 手法まとめ 画像劣化 ● 視覚ベクトルのユニットをベルヌーイ分布に従い ランダムに選択し、 0でマスク 最終的な損失関数 ● αとβは [0, 1] のハイパーパラメータ ● |s| はシーケンスの平均長 差分を認識しやすくなる！ 元画像と劣化画像を入力した時の 確率の差を最大化するように学習 Increasing Visual Awareness in Multimodal Neural Machine Translation from an Information Theoretic Perspective (Ji et al., EMNLP 2022)

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対比：強調する（1/2） ● どこが重要なポイントかわからない🙅 32 ● 話者認識の分類 ○ 話者識別 : 候補者の中から話者を探索する1対nの推定問題 ○ 話者照合 : 2 つの音声が同一話者かを推定する1対1の照合問題

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対比：強調する（2/2） ● 色・フォントサイズ・太字で重要箇所を強調󰢏 33 ● 話者認識の分類 ○ 話者識別 : 候補者の中から話者を探索する1対nの推定問題 ○ 話者照合 : 2 つの音声が同一話者かを推定する1対1の照合問題 ● 話者認識の分類 ○ 話者識別 : 候補者の中から話者を探索する1対nの推定問題 ○ 話者照合 : 2 つの音声が同一話者かを推定する1対1の照合問題

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色の選び方 ● ３色以内を目安に ● 色に意味を持たせる ○ OK / NG ○ 提案手法 / 従来手法 ● 配色のバリアフリーを意識 ○ 寒色同士や暖色同士を避ける ○ 明度に差をつける 34

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フォントの選び方 ● 本文は 24 pt，図表は 18 pt 以上推奨 ○ 会場・発表形式（対面/オンライン）に適した大きさにしよう ● ゴシック体推奨 ○ 明朝体は見づらい ○ Windows：メイリオ/游ゴシック ○ Mac：ヒラギノ角ゴシック ○ このスライドは Zen Kaku Gothic New 35

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テキストの強調 ● 太字（Bold） ○ タイトルや限定的に強調したい箇所がある場合に使う ● 斜体（Italic） ○ 欧文で強調したい箇所がある場合に使う ● 下線（Underline） ○ 本文や比較的長い文章を強調したい場合に使う 36

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チェックリスト④：デザインを見直してみよう ◻ ページ番号ついてる？ ◻ 日付は記載されている？ ◻ フォントは統一されている？ ◻ 本文は 24 pt，図表は 18 pt 以上? ◻ 行間は詰まっていない？ ◻ スクリーンにうつした時に色が消えない？ 37

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具体例を見ていこう 38 ↑同期の過去スライド （本人と一緒に良い点 & 改善点を見直してみた） 元スライド: https://speakerdeck.com/rudorudo11/yi-wei-bian-hua-fen-xi-nixiang-ketadan-yu-mai-meip-minoshi-xi-lie-patanfen-xi

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概要のスライド（1/4） 　 39

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概要のスライド（2/4） 　 40 目的と貢献が明確🥰

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概要のスライド（3/4） 　 41 全て太字なので どれが重要かわからない😭

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概要のスライド（4/4） 　 42 ここにインパクトのある 結果を載せても良い

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背景のスライド（1/3） 　 43

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背景のスライド（2/3） 　 44 具体例の図があって 分かりやすい🥰

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背景のスライド（3/3） 　 45 文字量もう少し 減らせそう

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提案手法のスライド（1/3） 　 46

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提案手法のスライド（2/3） 　 47 手順説明は文章より 図の方がわかりやすい🥰 研究の立ち位置が明確🥰

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提案手法のスライド（3/3） 　 48 色数が多くて ごちゃついた印象😭

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実験条件・結果のスライド（1/4） 　 49

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実験条件・結果のスライド（2/4） 　 50 実験の目的が明確に 示されている🥰

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実験条件・結果のスライド（3/4） 　 51 図の説明の文字数が多い😭

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実験条件・結果のスライド（4/4） 　 52 薄い青はスクリーンに 映らない場合もあるから注意

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まとめのスライド（1/3） 　 53

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まとめのスライド（2/3） 　 54 概要の再掲 ＋ 評価結果が 簡潔にまとまっている🥰

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まとめのスライド（3/3） 　 55 質問しやすいように このページを最後に （ご清聴スライドは不要）

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良い研究発表スライドとは？（再掲） ● 聴衆の理解の助けとなるもの 56 発表時間内で 理解できる情報量 伝えたいことが 明確

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おわりに ● 好みのスライドを見つけて真似しよう ○ 推し研究者や先輩の発表資料を参考に ● 他の人に添削してもらおう ○ 自分で気づかない点を指摘してもらえるのでとても嬉しい ● プレゼンの仕方やデザインの工夫まだまだある ○ 参考資料も是非見てみてください 57

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参考資料 ● 研究発表のためのプレゼンテーション技術 ● 要点を聞いてもらえるプレゼンを作ろう ● 見やすいプレゼン資料の作り方 ● メッセージとストーリーのない発表はカスだ アカデ ミック・プレゼンテーションのコツ ● 伝わるデザイン｜研究発表のユニバーサルデザイン ● 国際会議論文の読み方・書き方 58

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謝辞 ● 本資料の作成にあたり，木山朔さん（@rudo_halo）と 中島京太郎さん（＠kyotaro_tea）に助言 & 実例の提供 を頂きました。 59