論文の概要: Action-Item-Driven Summarization of Long Meeting Transcripts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17581v2
- Date: Sat, 6 Jan 2024 13:33:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 21:36:34.389001
- Title: Action-Item-Driven Summarization of Long Meeting Transcripts
- Title（参考訳）: 行動項目駆動による長文の要約
- Authors: Logan Golia, Jugal Kalita
- Abstract要約: 本稿では,ミーティングサマリーの生成を自動化する新しい,効果的なアプローチを提案する。
我々の新しいアルゴリズムは、会議書に含まれるアクションアイテムによって駆動される抽象的な会議要約を生成することができる。
我々のパイプラインは、AMIコーパス全体で64.98のBERTSスコアを達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.430481660019451
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: オンライン会議の普及の増加は、所定の会議の概要を自動的に生成できるモデルの実用性を大幅に向上させた。
本稿では,ミーティングサマリーの生成を自動化する新しい,効果的なアプローチを提案する。
この問題に対する現在のアプローチは、ミーティングを単に長い対話として考えることで、一般的かつ基本的な要約を生み出している。
しかし,本アルゴリズムでは,会議書に含まれるアクション項目によって駆動される抽象的な会議要約を生成することができる。
これは、要約を逐次生成し、ミーティングの各セクションを並列にアクションイテム抽出アルゴリズムを用いて行う。
これらのセクションのサマリーはすべて結合され、コヒーレントかつアクション・テーマ駆動のサマリを作成するためにまとめられる。
さらに,長文をトピックベースのセクションに分割することで,アルゴリズムの時間効率を向上させるとともに,長期依存を忘れる大規模言語モデル(LLM)の問題を解決するための3つの新しい手法を提案する。
我々のパイプラインは、AMIコーパス全体で64.98のBERTSスコアを達成した。これは、細調整されたBART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)モデルによって生成された現在の最先端結果から約4.98%の増加である。
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