概要

本リポジトリは、EMNLP 2025で発表された長文（Long Paper）から高品質な図版を抽出・整理したコレクションです。各論文のフレームワーク図、モデルアーキテクチャ、ワークフロー、実験結果の可視化（精度曲線・ヒートマップ等）、重要な表などを収集し、図版のデザインや情報提示手法を横断的に比較・分析できるようにしています。研究者や図版デザイナーがプレゼン資料や論文執筆の参考にするほか、図版生成・解析のためのデータセット作成やメタ研究に活用できます。索引ファイルや原図ソースを含み、出典トレースが可能な構成です（著作権・利用条件は各論文に従ってください）。

リポジトリの統計情報

• スター数: 13
• フォーク数: 1
• ウォッチャー数: 13
• コミット数: 7
• ファイル数: 5
• メインの言語: 未指定

主な特徴

• EMNLP 2025の長文から「図版」に特化して抽出・整理したコレクション。
• フレームワーク図、実験結果プロット、ワークフロー、表など多様なビジュアルを収録。
• 各図版の出典・論文情報をまとめたインデックス（Master_Index.md）が存在。
• 軽量で使いやすいディレクトリ構成により、二次利用や解析パイプラインへの組み込みが容易。

技術的なポイント

本プロジェクトは「図版そのもの」を第一級データとして扱う点が特徴です。技術的には、論文PDFからの図版抽出（手動または半自動のトリミング）、図のメタデータ付与（論文タイトル、著者、図番号、キャプション抜粋など）、そして参照可能な索引（Master_Index.md）による管理を想定しています。ディレクトリは原図ソース（emnlp_src）と最終出力・収集結果（emnlp_results）を分けることで、再処理やフォーマット変換が容易です。研究用途では、図版のレイアウト解析（図/キャプション分離、凡例抽出）、可視化デザインのパターン抽出、生成モデルの学習データ（図像→キャプション生成、スタイル変換）など複数の応用が考えられます。加えて表や数値を含む図版はOCRや表構造復元のテストベンチになり得ます。メンテナンス面ではライセンス情報の明示と出典トレースが重要で、Master_Index.mdによる原典リンクとメタ情報の整備が再現性と二次利用の鍵となります。将来的には自動抽出スクリプト（PDFパーシング＋画像分割＋キャプション照合）や、図版品質の評価指標（解像度、可読性、色分布）を導入することで規模拡大と解析精度の向上が期待されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .DS_Store: file
• Master_Index.md: file
• README.md: file
• emnlp_results: dir
• emnlp_src: dir

使いどころと応用例

• 論文やプレゼン作成時の参考資料としての図版デザイン参照。
• 図表生成・説明文生成（図→キャプション）を学習するための教師データ作成素材。
• レイアウト解析や視覚的情報抽出（凡例・軸・注釈の自動認識）研究の評価データセット作成。
• メタ研究として、可視化手法のトレンド解析（色使い、凡例の有無、複雑さの推移）に利用可能。

まとめ

EMNLP 2025の長文図版に特化した実用的なコレクションで、可視化設計や図版解析の出発点になるリポジトリです（著作権に注意）。

リポジトリ情報：

• 名前: awesome-emnlp-2025-artist
• 説明: This is a repository dedicated to high quality figures from EMNLP 2025 long papers.
• スター数: 13
• 言語: null
• URL: https://github.com/Mondrian-He/awesome-emnlp-2025-artist
• オーナー: Mondrian-He
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/109134587?v=4

READMEの抜粋：

awesome-emnlp-2025-artist

[!note]

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