العروض التقديمية مهمة للتواصل في جميع مجالات حياتنا، ومع ذلك فإن إنشاء الطوابق الشريحة غالبا ما تكون مملة وتستهلك الوقت.كان هناك بحث محدود يهدف إلى أتمتة عملية توليد المستندات إلى الشرائح وجميع مواجهة التحدي الحرج: لا توجد مجموعة بيانات متاحة للجمهور للتدريب والمعايير.في هذا العمل، فإننا نساهم أولا في مجموعة بيانات جديدة، Sciduet، تتكون من أزواج من الأوراق وحوابق الشرائح المقابلة من مؤتمرات NLP و ML الأخيرة (E.G.، ACL).ثانيا، نقدم D2S، وهو نظام جديد يتناول مهمة المستندات إلى الشرائح مع نهج من خطوتين: 1) استخدم عناوين الشريحة لاسترداد النص والأرقام والجشطة ذات الصلة والجاذبية؛2) لخص السياق المسترجع في نقاط رصاصة مع الإجابة على سؤال طويل الشكل.يشير تقييمنا إلى أن ضميز ضمنيا طويل النموذج يتفوق على خطوط الأساس الملخص لحدي الفن على كل من مقاييس الحمر التلقائي والتقييم البشري النوعي.