EMNLPApr, 2020

一种具有跨领域预训练的层次网络用于抽象会议摘要

PDF
TL;DR本文提出了一种新颖的抽象会议摘要网络，采用分层结构和角色向量来处理会议记录，并在大规模新闻摘要数据上预训练模型，实现了在 ICSI 数据集上自动指标和人工评价方面的表现优于之前的方法。
meeting summarizationdeep neural modelsabstractive summary networkhierarchical structurerole vector
发现论文，激发创造
  • 抽象会议总结：一项调查

    本文对多方会议情境下的自动摘要这一任务涉及到的难点、数据集以及系统进行了综述，并介绍了未来的研究方向。

    Aug, 2022

  • 会议摘要的动态滑动窗口

    本研究发现会议摘要的句子与会议议程有关，基于此提出了一种动态滑动窗口策略来解决长会议记录的自动文本摘要问题。实验结果表明，相较于传统模型，该方法获得了更高的文本一致性。

    Aug, 2021

  • 利用依存图融合进行抽象会议摘要

    本文介绍了一种基于整数线性规划的句子融合方法，用于从多个发言中提取重要内容生成摘要，并实验证明该方法能够生成比现有基准更为信息丰富的自动生成会议记录的摘要。

    Sep, 2016

  • 多句压缩与预算次模最大化的无监督抽象会议摘要

    我们提出了一种新颖的基于图形的框架，用于摘要会议演讲，完全不需要监督和任何注释。我们的工作结合了多种最近的方法的优点，同时解决了它们的弱点。此外，我们利用最近在 NLP 中应用的字嵌入和图形退化的进展，考虑外部语义知识，并设计了自定义的多样性和信息量度量。在 AMI 和 ICSI 语料库上的实验表明，我们的系统改进了现有技术水平。代码和数据可公开获取，我们的系统可以交互式测试。

    May, 2018

  • 基于行动项的长会议记录摘要

    本文介绍了一种新颖且有效的自动生成会议摘要的方法，采用递归生成摘要和并行应用行动项提取算法来生成行动项驱动的抽象会议摘要；同时引入了三种划分长篇会议记录成主题部分的方法，以提高算法的时间效率，并解决大语言模型遗忘长期依赖的问题。实验结果在 AMI 语料库上取得了 64.98 的 BERTScore，相对于精调的 BART 模型，提高了约 4.98% 的准确度。

    Dec, 2023

  • 面向对话的话语关系图模型和数据增强的会议摘要

    通过引入对话 - 话语关系来缓解会议总结的挑战，提出了一种 DDAMS 方法，可以显式地建模会议中话语之间的交互，实现关系建模并采用 DDADA 方法构建大型伪总结语料库，取得了 AMI 和 ICSI 会议数据集上最先进的实验结果。

    Dec, 2020

  • 利用话语结构创建会议摘要

    基于 GNN 的节点分类模型，利用话语结构从复杂的多方讨论中筛选出最重要的话语，并生成提取式摘要，实验证明该方法超过现有的基于文本和图的提取式摘要系统。

    May, 2024

  • 探究基于查询的会议摘要的一致性：不同嵌入方法的比较研究

    文本摘要是自然语言处理领域的一个著名应用，可以自动根据给定的上下文生成带有重要信息的摘要，特别适用于会议总结等多主题、多人参与的长篇文档。我们提出了 Locater 模型用于提取有关片段，然后通过 Summarizer 模型进行总结，并应用不同的词嵌入技术进行了比较研究以提高摘要的一致性。

    Feb, 2024

  • 领域适应效应对神经抽象摘要的试点研究

    研究了神经抽象摘要的领域适应问题，发现预训练模型利用提取式摘要可以提高摘要质量，同时结合域内和域外数据可以获得更好的摘要效果，但对于目标领域的风格要求域内数据。

    Jul, 2017

  • 由潜在分层文档结构引导的抽象摘要

    提出使用层次感知图神经网络（HierGNN）实现文档结构层次分析的自动摘要模型，在 CNN / DM 和 XSum 数据集上分别取得了平均 ROUGE-1/2/L 为 0.55 和 0.75，在人工评估中也证明了其比基线具有更高的内容相关性和较少的冗余。

    Nov, 2022