基于行动项驱动的长会议记录摘要生成
计算与语言
2024-01-09 v2 人工智能
摘要
在线会议的日益普及显著增强了能够自动生成给定会议摘要的模型的实用性。本文介绍了一种新颖且有效的方法来自动生成会议摘要。当前解决该问题的方法生成通用且基本的摘要，将会议简单地视为长对话。然而，我们的新颖算法可以生成由会议记录中包含的行动项驱动的抽象式会议摘要。这是通过递归生成摘要并并行地对会议的每个部分应用我们的行动项提取算法来实现的。然后将所有这些部分摘要合并并汇总在一起，以创建连贯且由行动项驱动的摘要。此外，本文介绍了三种将长转录本划分为基于主题的部分的新方法，以提高我们算法的时间效率，并解决大型语言模型（LLM）遗忘长期依赖的问题。我们的流程在AMI语料库上达到了64.98的BERTScore，比当前由微调BART（双向自回归变换器）模型产生的最先进结果提高了约4.98%。
引用
@article{arxiv.2312.17581,
title = {Action-Item-Driven Summarization of Long Meeting Transcripts},
author = {Logan Golia and Jugal Kalita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.17581},
year = {2024}
}
备注
Accepted into the 7th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (NLPIR 2023)