NoteIt: A System Converting Instructional Videos to Interactable Notes Through Multimodal Video Understanding
作者: Running Zhao, Zhihan Jiang, Xinchen Zhang, Chirui Chang, Handi Chen, Weipeng Deng, Luyao Jin, Xiaojuan Qi, Xun Qian, Edith C. H. Ngai
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2025-08-20
备注: Accepted to UIST 2025. Project website: https://zhaorunning.github.io/NoteIt/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出NoteIt系统以解决教学视频笔记生成不足的问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 教学视频 自动笔记生成 多模态理解 用户交互 信息提取
📋 核心要点
- 现有的自动笔记生成工具无法全面保留教学视频中的信息，且缺乏多样化的展示和互动功能，无法满足用户需求。
- NoteIt系统通过新颖的管道提取视频的层次结构和多模态信息，自动生成可交互的笔记，用户可根据个人偏好进行定制。
- 技术评估和用户研究表明，NoteIt在客观指标上表现优异，用户反馈积极，验证了其有效性和可用性。
📝 摘要（中文）
用户常常需要为教学视频做笔记，以便在不重温长视频的情况下获取关键信息。然而，现有的自动笔记生成工具无法全面保留原视频传达的信息，也无法满足用户对多样化展示格式和互动功能的期望。为此，本文提出了NoteIt系统，该系统通过一种新颖的管道自动将教学视频转换为可交互的笔记，忠实提取视频中的层次结构和多模态关键信息。用户可以通过NoteIt的界面与系统互动，进一步根据个人偏好定制笔记的内容和展示格式。我们进行了技术评估和用户比较研究（N=36），结果表明该管道在客观指标上表现出色，用户反馈积极，验证了NoteIt的有效性和整体可用性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有自动笔记生成工具无法全面保留教学视频信息的问题，且缺乏用户期望的多样化展示和互动功能。
核心思路：NoteIt系统通过新颖的管道设计，提取视频中的层次结构和多模态关键信息，生成可交互的笔记，允许用户根据个人需求进行定制。
技术框架：系统整体架构包括视频信息提取模块、层次结构构建模块和用户交互模块。视频信息提取模块负责从视频中提取关键信息，层次结构构建模块将信息组织成层次结构，用户交互模块则允许用户自定义笔记内容和格式。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种新颖的管道，能够忠实提取视频中的多模态信息和层次结构，与现有方法相比，显著提升了信息保留的完整性和用户交互性。
关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以优化信息提取的准确性，并使用了深度学习网络结构来增强多模态信息的融合能力，确保生成的笔记既准确又易于用户定制。
📊 实验亮点
在实验中，NoteIt系统在客观指标上表现出色，用户反馈积极，显示出其在信息提取和用户交互方面的有效性。具体性能数据和对比基线未详细披露，但用户研究表明，系统显著提升了笔记的可用性和满意度。
🎯 应用场景
NoteIt系统的潜在应用领域包括在线教育、培训课程和视频学习平台。通过自动生成可交互的笔记，用户能够更高效地获取和复习知识，提升学习效果。未来，该技术还可以扩展到其他类型的视频内容，如会议记录和在线研讨会，进一步提高信息获取的便利性。
📄 摘要（原文）
Users often take notes for instructional videos to access key knowledge later without revisiting long videos. Automated note generation tools enable users to obtain informative notes efficiently. However, notes generated by existing research or off-the-shelf tools fail to preserve the information conveyed in the original videos comprehensively, nor can they satisfy users' expectations for diverse presentation formats and interactive features when using notes digitally. In this work, we present NoteIt, a system, which automatically converts instructional videos to interactable notes using a novel pipeline that faithfully extracts hierarchical structure and multimodal key information from videos. With NoteIt's interface, users can interact with the system to further customize the content and presentation formats of the notes according to their preferences. We conducted both a technical evaluation and a comparison user study (N=36). The solid performance in objective metrics and the positive user feedback demonstrated the effectiveness of the pipeline and the overall usability of NoteIt. Project website: https://zhaorunning.github.io/NoteIt/