Action-Item-Driven Summarization of Long Meeting Transcripts

📄 arXiv: 2312.17581v2 📥 PDF

作者: Logan Golia, Jugal Kalita

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-29 (更新: 2024-01-06)

备注: Accepted into the 7th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (NLPIR 2023)

💡 一句话要点

提出基于行动项驱动的长会议记录摘要生成方法，提升摘要质量和效率。

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

关键词: 会议摘要 行动项提取 长文本摘要 自然语言处理 文本摘要 递归摘要 主题分割

📋 核心要点

  1. 现有会议摘要方法忽略了会议中的行动项，导致摘要泛化且缺乏针对性，难以满足实际需求。
  2. 该论文提出一种行动项驱动的摘要生成方法，通过提取和利用会议记录中的行动项来提升摘要的质量和相关性。
  3. 实验结果表明，该方法在AMI语料库上取得了显著的性能提升，BERTScore指标超越了现有最佳模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖有效的会议摘要自动生成方法，旨在解决在线会议日益普及带来的摘要需求。现有方法通常将会议视为长对话，生成的摘要泛化且基础。本文提出的算法能够生成由会议记录中的行动项驱动的抽象式会议摘要。该方法通过并行地递归生成摘要，并对会议的每个部分采用行动项提取算法来实现。然后，将所有这些分段摘要组合并再次摘要，以创建连贯且由行动项驱动的摘要。此外，本文还提出了三种新颖的方法，用于将长记录划分为基于主题的部分，以提高算法的时间效率，并解决大型语言模型（LLM）遗忘长期依赖关系的问题。在AMI语料库上，该流程的BERTScore达到了64.98，比微调的BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）模型产生的当前最先进结果提高了约4.98%。

🔬 方法详解

问题定义：现有会议摘要方法通常将会议记录视为简单的长对话，忽略了会议中重要的行动项信息。这导致生成的摘要内容泛化，缺乏针对性，难以有效帮助用户快速了解会议的核心要点和后续行动计划。现有方法难以处理长文本，面临长程依赖问题，影响摘要质量。

核心思路：该论文的核心思路是利用会议记录中提取的行动项来驱动摘要生成。通过将行动项作为摘要的重点，可以生成更具针对性和实用性的摘要。该方法还通过将长记录分割成多个主题相关的部分，并行处理每个部分，从而提高效率并解决长程依赖问题。

技术框架：该方法包含以下主要阶段：1) 长记录分割：将长会议记录分割成多个基于主题的部分。2) 行动项提取：对每个部分并行地提取行动项。3) 分段摘要生成：基于提取的行动项，为每个部分生成摘要。4) 摘要组合与精炼：将所有分段摘要组合起来，并进行再次摘要，生成最终的会议摘要。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种行动项驱动的摘要生成方法，能够生成更具针对性和实用性的摘要。2) 提出了三种新颖的长记录分割方法，能够提高算法效率并解决长程依赖问题。3) 采用递归摘要和并行处理策略，有效处理长文本并提升摘要质量。

关键设计：论文提出了三种长记录分割方法，具体细节未知。行动项提取算法的具体实现未知，但其性能直接影响最终摘要的质量。递归摘要的具体实现方式，例如使用的模型、训练数据等，也对结果有重要影响。损失函数和网络结构等细节未在摘要中提及，具体实现未知。

📊 实验亮点

该论文提出的方法在AMI语料库上取得了显著的性能提升，BERTScore达到了64.98，比微调的BART模型产生的当前最先进结果提高了约4.98%。这一结果表明，行动项驱动的摘要生成方法能够有效提升会议摘要的质量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种在线会议场景，例如企业内部会议、远程教育课堂、在线研讨会等。通过自动生成高质量的会议摘要，可以帮助参会者快速回顾会议内容，明确行动计划，提高工作效率。该技术还可用于构建智能会议助手，提供实时的会议摘要和行动项提醒。

📄 摘要（原文）

The increased prevalence of online meetings has significantly enhanced the practicality of a model that can automatically generate the summary of a given meeting. This paper introduces a novel and effective approach to automate the generation of meeting summaries. Current approaches to this problem generate general and basic summaries, considering the meeting simply as a long dialogue. However, our novel algorithms can generate abstractive meeting summaries that are driven by the action items contained in the meeting transcript. This is done by recursively generating summaries and employing our action-item extraction algorithm for each section of the meeting in parallel. All of these sectional summaries are then combined and summarized together to create a coherent and action-item-driven summary. In addition, this paper introduces three novel methods for dividing up long transcripts into topic-based sections to improve the time efficiency of our algorithm, as well as to resolve the issue of large language models (LLMs) forgetting long-term dependencies. Our pipeline achieved a BERTScore of 64.98 across the AMI corpus, which is an approximately 4.98% increase from the current state-of-the-art result produced by a fine-tuned BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) model.