論文の概要: Summaries, Highlights, and Action items: Design, implementation and evaluation of an LLM-powered meeting recap system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15793v3
- Date: Thu, 20 Mar 2025 18:06:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 14:53:52.514042
- Title: Summaries, Highlights, and Action items: Design, implementation and evaluation of an LLM-powered meeting recap system
- Title(参考訳): 要約, ハイライト, アクション項目:LCMを利用した会議リキャップシステムの設計, 実装, 評価
- Authors: Sumit Asthana, Sagih Hilleli, Pengcheng He, Aaron Halfaker,
- Abstract要約: 我々は認知科学と談話理論を使って、重要なハイライトと構造化された階層的な数分のビューという、2つの再キャップデザインを概念化する。
我々はこれらの表現を対話要約を用いて高忠実度プロトタイプに運用する。
以上の結果から,recap型とrecap型は異なる文脈で有用であり,議論とコンセンサス構築によるコラボレーションを可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.35387091657807
- License:
- Abstract: Meetings play a critical infrastructural role in coordinating work. The recent surge of hybrid and remote meetings in computer-mediated spaces has led to new problems (e.g., more time spent in less engaging meetings) and new opportunities (e.g., automated transcription/captioning and recap support). Advances in dialogue summarization offer the potential for improving post-meeting experiences, but fixed-length summaries often fail to meet diverse needs, such as quick overviews or detailed insights. To address these gaps, we use cognitive science and discourse theories to conceptualize two recap designs: important highlights and a structured, hierarchical minutes view, targeting complementary recap needs. We operationalize these representations into high-fidelity prototypes using dialogue summarization. Finally, we evaluate the representations' effectiveness with seven users in the context of their work meetings at Microsoft. Our results show both recap types are valuable in different contexts, enabling collaboration through discussions and consensus-building. Exploring the meaning of users adding, editing, and deleting from recaps suggests varying alignment for using these actions to improve AI-recap. Our design implications, such as incorporating organizational artifacts (e.g., linking presentations) in recaps and personalizing context, advance the discourse of effective recap designs for organizational work and support past results from cognition studies.
- Abstract(参考訳): ミーティングは作業のコーディネートにおいて重要なインフラ的役割を担います。
コンピュータを介する空間における近年のハイブリットミーティングとリモートミーティングの急増は、新たな問題(例えば、よりエンゲージメントの低いミーティングに費やす時間の増加)と新たな機会(例えば、自動書き起こし/カプセル化と再カプセル化のサポート)を引き起こしている。
対話要約の進歩は、食事後の体験を改善する可能性があるが、固定長の要約は、素早い概要や詳細な洞察など、様々なニーズを満たすことができないことが多い。
これらのギャップに対処するために、我々は認知科学と談話理論を使って、2つのrecapデザインを概念化する:重要なハイライトと、補完的なrecapのニーズをターゲットにした構造化された階層的な数分のビュー。
我々はこれらの表現を対話要約を用いて高忠実度プロトタイプに運用する。
最後に,Microsoftのワークミーティングにおける7人のユーザを対象に,表現の有効性を評価した。
以上の結果から,recap型とrecap型は異なる文脈で有用であり,議論とコンセンサス構築によるコラボレーションを可能にする。
リキャップの追加、編集、削除の意味を探ると、AIリキャップを改善するためにこれらのアクションを使用するためのさまざまなアライメントが提案されている。
組織的アーティファクト(例えば、プレゼンテーションのリンク)をカプセル化・パーソナライズするコンテキストに組み込んだり、組織的作業のための効果的なリキャップデザインの談話を進めたり、認知研究から過去の成果を支えたりするといった、我々のデザイン含意。
関連論文リスト
- MEETING DELEGATE: Benchmarking LLMs on Attending Meetings on Our Behalf [31.889028210500165]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の生成と推論において、その強力な能力を実証している。
LLMを用いた会議委任システムのプロトタイプを開発し、実際の会議書き起こしを用いたベンチマークを作成する。
GPT-4/4oは、アクティブなエンゲージメント戦略と慎重なエンゲージメント戦略のバランスの取れた性能を維持している。
Gemini 1.5 Proはより慎重で、Gemini 1.5 FlashとLlama3-8B/70Bはよりアクティブな傾向を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-05T16:25:43Z) - What's Wrong? Refining Meeting Summaries with LLM Feedback [6.532478490187084]
本稿では,人間レビュープロセスを模倣した2段階プロセスを用いて,会議要約のためのマルチLLM補正手法を提案する。
QMSum Mistakeは、人によって注釈付けされた会議要約を9種類のエラータイプで自動生成する200のデータセットである。
特定ミスを実用的なフィードバックに変換することで,関連性,情報性,簡潔性,一貫性によって測定された要約の質を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T17:10:16Z) - Symbolic Planning and Code Generation for Grounded Dialogue [78.48668501764385]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストとコードの両方の処理と生成に優れる。
本稿では,LLMをシンボリックプランナと接地コード実行で構成することで,欠点に対処する,モジュール型で解釈可能な接地対話システムを提案する。
我々のシステムは、人間の評価におけるタスク成功率を最も困難な環境で56%から69%に改善するなど、従来の最先端技術よりも大幅に優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T04:22:23Z) - Minuteman: Machine and Human Joining Forces in Meeting Summarization [2.900810893770134]
本稿では,効率的なセミオートマチックミーティングを実現するための新しいツールを提案する。
このツールは、ユーザーが共同で編集できるライブの書き起こしとライブミーティングの要約を提供する。
結果として得られたアプリケーションは、メモ係の認知的負荷を緩和し、ミーティングの一部が欠席したり、焦点が合わなかったりして、簡単に追いつくことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T07:10:47Z) - FCC: Fusing Conversation History and Candidate Provenance for Contextual
Response Ranking in Dialogue Systems [53.89014188309486]
複数のチャネルからコンテキスト情報を統合できるフレキシブルなニューラルネットワークフレームワークを提案する。
会話応答ランキングタスクの評価に広く用いられているMSDialogデータセット上で,本モデルの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-31T23:58:28Z) - Collaborative Reasoning on Multi-Modal Semantic Graphs for
Video-Grounded Dialogue Generation [53.87485260058957]
本研究では,対話コンテキストと関連ビデオに基づいて応答を生成するビデオグラウンド・ダイアログ生成について検討する。
本課題の主な課題は,(1)事前学習言語モデル(PLM)に映像データを統合することの難しさである。
異なるモーダルの推論を協調的に行うマルチエージェント強化学習法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-22T14:45:29Z) - Abstractive Meeting Summarization: A Survey [15.455647477995306]
会話の最も重要なポイントを確実に識別し、まとめることのできるシステムは、様々な現実世界の文脈で有用である。
ディープラーニングの最近の進歩は言語生成システムを大幅に改善し、抽象的な要約の形式を改良する扉を開いた。
本稿では,要約を抽象化するタスクによって引き起こされる課題の概要と,この問題に対処するために使用されるデータセット,モデル,評価指標について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-08T14:04:38Z) - A Sliding-Window Approach to Automatic Creation of Meeting Minutes [66.39584679676817]
会議の議事録には、議論された問題、決定、会議での行動が記録されている。
会議時間の自動生成のためのスライディングウインドウ手法を提案する。
長い写本や文書構造の欠如など、発話テキストの性質に関連する問題に取り組むことを目指しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-26T02:44:14Z) - Learning an Effective Context-Response Matching Model with
Self-Supervised Tasks for Retrieval-based Dialogues [88.73739515457116]
我々は,次のセッション予測,発話復元,不整合検出,一貫性判定を含む4つの自己教師型タスクを導入する。
我々はPLMに基づく応答選択モデルとこれらの補助タスクをマルチタスク方式で共同で訓練する。
実験結果から,提案した補助的自己教師型タスクは,多ターン応答選択において大きな改善をもたらすことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-14T08:44:46Z) - A Hierarchical Network for Abstractive Meeting Summarization with
Cross-Domain Pretraining [52.11221075687124]
本稿では,会議シナリオに適応する抽象的要約ネットワークを提案する。
提案手法は,長時間の会議記録に対応する階層構造と,話者間の差異を表現する役割ベクトルを設計する。
我々のモデルは、自動測定と人的評価の両方において、過去のアプローチよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-04T21:00:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。