論文の概要: OSynth: A Longitudinal, Context-Sensitive Evaluation of Meeting Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.29319v1
- Date: Wed, 21 Oct 2026 07:21:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-23 00:40:06.270254
- Title: OSynth: A Longitudinal, Context-Sensitive Evaluation of Meeting Understanding
- Title（参考訳）: OSynth:ミーティング理解の経時的・文脈的評価
- Abstract要約: 我々は、シミュレーションされた組織の大規模な合成データセットであるO Synthを紹介する。
人間のラテンダーは、O Synthのミーティングと実際のミーティングの書き起こしを56%の精度で区別する。
追加の文脈はいくつかの実体に敏感な次元において顕著な利得をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.003186011002418
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Meeting notetakers are increasingly deployed in settings where longitudinal context is available including calendar metadata, prior meetings, emails, slides, and speaker enrollments; however, meeting corpora remain limited in terms of size, domain coverage, and available context. We present OSynth, a large-scale synthetic dataset of simulated organizations comprising 570 hours of meeting audio together with associated artifacts and a latent ground-truth state. In a pairwise comparison, human raters distinguish OSynth meetings from real meeting transcripts with only 56% accuracy based on excerpts of 150-300 words. Across state-of-the-art LLMs, additional context yields significant gains on several entity-sensitive dimensions, demonstrating limitations of contemporary approaches and the potential usefulness of OSynth in developing better-contextualized meeting-understanding systems.
- Abstract（参考訳）: 会議ノートテイカーは、カレンダーのメタデータ、事前会議、メール、スライド、スピーカーの登録など、縦方向のコンテキストが利用できるように、ますます配置されているが、ミーティングコーパスはサイズ、ドメインカバレッジ、利用可能なコンテキストの点で制限されている。
我々は,570時間の音声聴取と関連するアーティファクトと,潜伏した接地構造を含む,シミュレーションされた組織の大規模合成データセットであるOSynthを提示する。
相互比較では,150～300語の抜粋に基づいて,オシンス会議と実際の会議記録を56%の精度で区別する。
最先端のLLM全体にわたって、いくつかの実体感性次元において追加の文脈は顕著な利得をもたらし、現代のアプローチの限界と、よりコンテクスト化された会議理解システムを開発する上でのオシンスの潜在的有用性を示す。
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