Sep, 2023

机器与人类在会议摘要中的合作：Minuteman

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TL;DR一个名为 Minuteman 的新工具，提供实时的会议语音转录和摘要，允许用户实时协同编辑，以便纠正 ASR 错误和摘要不准确之处，从而减轻记录员的认知负荷并方便了解错过的会议内容。
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发现论文，激发创造
  • LLM 动力的会议总结系统的设计、实施与评估

    基于大型语言模型的对话总结为会议回顾提供了潜力，但仍存在个人相关性和总结质量等方面的限制。研究发现，需要与用户合作设计人工智能系统，通过自然交互学习和改进，克服这些限制。

    Jul, 2023

  • 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

  • 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

  • 一种具有跨领域预训练的层次网络用于抽象会议摘要

    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。

    Apr, 2020

  • SummHelper：协作式人机摘要

    SummHelper 是一个 2 阶段的摘要化助手，旨在促进人机协作，通过内容选择和内容整合两个阶段，平衡自动化指导和个人输入的机会，并生成一份凝练有序的摘要。

    Aug, 2023

  • 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

  • ESSumm: 从未转录会议中提取式演讲摘要

    本文提出了一种新颖的直接抽取式语音摘要架构 ESSumm，它是一种基于深度学习的无线束模型，可以直接从语音中生成摘要，极大地提高了从未转录的数据的摘要质量。

    Sep, 2022

  • 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

  • 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