Personalized Scientific Figure Caption Generation: An Empirical Study on Author-Specific Writing Style Transfer

📄 arXiv: 2509.25817v1 📥 PDF

作者: Jaeyoung Kim, Jongho Lee, Hongjun Choi, Sion Jang

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

研究个性化科学图表标题生成，探索作者风格迁移方法。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图表标题生成 个性化 作者风格迁移 多模态学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有图表标题生成方法难以捕捉作者独特的写作风格，导致生成内容缺乏个性化。
  2. 论文提出利用作者个人资料数据和元数据，提升多模态大语言模型在图表标题生成中的个性化效果。
  3. 实验结果表明，丰富作者信息能显著提升个性化性能，但也存在风格匹配与质量保持的权衡。

📝 摘要（中文）

本文研究了利用科学论文中的作者个人资料数据进行个性化图表标题生成。实验表明，丰富的作者个人资料数据与相关的元数据相结合，可以显著提高多模态大型语言模型的个性化性能。然而，研究也揭示了匹配作者风格和保持标题质量之间存在根本性的权衡。这些发现为开发能够平衡这两个目标的实用标题自动化系统提供了宝贵的见解和未来方向。这项工作是第三届SciCap挑战赛的一部分。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决科学论文中图表标题生成缺乏个性化的问题。现有方法通常忽略作者的写作风格，导致生成的标题千篇一律，无法体现作者的个人特色。因此，如何根据作者的个人资料和写作习惯，生成更具个性化的图表标题是一个重要的研究方向。

核心思路：论文的核心思路是利用作者的个人资料数据（例如，发表论文数量、研究领域等）和相关的元数据（例如，论文标题、摘要等），来指导多模态大型语言模型生成图表标题。通过将作者信息融入到生成过程中，模型可以学习到作者的写作风格，从而生成更符合作者个人特色的标题。

技术框架：整体框架包含数据收集、特征提取、模型训练和标题生成四个主要阶段。首先，收集包含作者个人资料和论文信息的科学论文数据集。然后，从作者资料和论文元数据中提取相关特征，例如作者的研究领域、写作风格等。接着，使用多模态大型语言模型，例如基于Transformer的模型，将提取的特征与图表内容相结合，进行模型训练。最后，利用训练好的模型，根据给定的图表和作者信息，生成个性化的图表标题。

关键创新：论文的关键创新在于将作者个人资料数据引入到图表标题生成任务中，并探索了如何有效地利用这些数据来提升个性化性能。此外，论文还揭示了风格匹配和标题质量之间的权衡关系，为未来的研究提供了重要的指导。

关键设计：论文使用了多模态Transformer模型，将作者信息、论文元数据和图表内容作为输入。作者信息和元数据通过embedding的方式融入到模型中。损失函数方面，论文可能采用了交叉熵损失函数来优化标题生成的准确性，并可能引入额外的损失函数来鼓励风格匹配。具体的网络结构和参数设置在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

📊 实验亮点

实验结果表明，结合丰富的作者个人资料数据和相关元数据，可以显著提高多模态大型语言模型的个性化性能。然而，研究也发现，在匹配作者风格和保持标题质量之间存在权衡，需要在实际应用中进行平衡。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化科学论文写作辅助工具，帮助研究人员快速生成高质量且个性化的图表标题，提高写作效率。此外，该技术还可扩展到其他领域的文本生成任务，例如新闻报道、产品描述等，实现更具个性化的内容创作。

📄 摘要（原文）

We study personalized figure caption generation using author profile data from scientific papers. Our experiments demonstrate that rich author profile data, combined with relevant metadata, can significantly improve the personalization performance of multimodal large language models. However, we also reveal a fundamental trade-off between matching author style and maintaining caption quality. Our findings offer valuable insights and future directions for developing practical caption automation systems that balance both objectives. This work was conducted as part of the 3rd SciCap challenge.