ACL 2025 図表アーティスト(awesome-acl-2025-artist)

AI/ML

概要

このリポジトリは「awesome-acl-2025-artist」として、ACL 2025 の long paper から図や図解(フレームワーク図、実験プロット、アーキテクチャ図、ワークフロー、テーブルなど)を抽出・収集・整理したコレクションです。目的は「どのように情報を視覚化しているか」を学ぶことで、研究成果の提示方法の良質な事例集を作ることにあります。Master_Index.md による目次化や acl_src / acl_results のディレクトリ構成から、図表の出典管理と探索性が重視されていることがうかがえます。研究者、教育者、論文執筆者が視覚表現の設計や比較検討に活用できる実用的なリソースです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 14
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 14
  • コミット数: 18
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • ACL 2025 の long paper から抽出した高品質な図表を集約。
  • 図表ごとに索引(Master_Index.md)を備え、出典や用途を参照しやすい。
  • 図のソース(acl_src)と抽出結果(acl_results)を分けた構成で管理。
  • 研究発表や論文作成時の視覚表現デザインの参考として最適化。

技術的なポイント

本リポジトリは「図表の収集・整理」と「視覚表現の分析」を主眼に置いており、技術面ではいくつかの実務的な配慮が見て取れます。まずファイル構成として acl_src(元資料やソース)と acl_results(抽出した図表や加工結果)を分離している点は、原典と派生物の明確化に貢献します。Master_Index.md による目次化はメタデータ管理の役割を果たし、図の出典、論文タイトル、図番号、キャプション抜粋などを紐づけることで検索・参照の効率が高まります。

図表抽出の技術的手法として想定されるのは、PDF パーシング(pdfminer や PyMuPDF など)によるページ切り出し、図領域の自動検出(YOLO や Faster R-CNN を用いた図検出)、あるいは既存の論文図抽出ツールを用いたテキスト/図の分離です。抽出後は画像のトリミング、解像度補正、ベクタ図のラスタ化・逆ベクタ化(SVG 化)といった前処理が行われることで、プレゼン用や解析用に再利用しやすいアセットになります。

また、図ごとに分類タグ(例: アーキテクチャ図、精度比較グラフ、ワークフロー、データフロー、表)を付与すると、視覚表現の型ごとの傾向解析やテンプレート化が可能になります。研究用途では、図のレイアウト・色使い・凡例の有無・軸ラベルの表記法などの特徴量を抽出して可視化パターンを定量比較するメタ研究が考えられます。

運用面では大きな画像資産を扱うため Git LFS の利用や、継続的な図抽出を自動化するための GitHub Actions を組むことが推奨されます。加えて、著作権や再利用条件に配慮して出典情報とライセンス注記を明示するのが必須です。将来的な拡張として、図の OCR によるキャプション自動取得、図の類似検索(画像埋め込みによる近傍検索)、図テンプレートのクラスタリングなどを組み合わせれば、さらに利便性の高いリソースになります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .gitignore: file
  • Master_Index.md: file
  • README.md: file
  • acl_results: dir
  • acl_src: dir

まとめ

ACL 2025 の長編論文図表を体系的に集めた、視覚表現の学習と再利用に有用なコレクションです。(約50字)

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

awesome-acl-2025-artist

[!note]

This project repository contains the long papers from ACL 2025. Each paper’s framework diagrams, experimental figures, and other visuals are extracted to study their presentation techniques. Since the content i…