本發明涉及深度學習領域，特別涉及一種會議摘要生成方法、電子設備、存儲介質及程序產品。

背景技術：

1、在當前數字化辦公日益普及的背景下，voip(voice?over?internet?protocol)技術和先進的音視頻通信技術的飛速發展，極大地推動了線上音視頻會議系統的廣泛應用。這些系統不僅優化了企業內部的溝通效率，還打破了地理界限，使得遠程協作成為可能。然而，隨著會議頻率的增加和參會人員構成的多樣性，一個顯著的問題逐漸顯現：當部分關鍵人員因故未能出席會議時，他們往往需要迅速掌握會議的核心內容，以便后續工作對接或決策制定。因此，如何實現根據會議內容的自動化、高效化、準確化的生成會議摘要生成成為一個亟需解決的問題。

技術實現思路

1、本發明實施方式的目的在于提供一種會議摘要生成方法、電子設備及存儲介質，通過會議文本分割以及大語言模型可以實現根據會議內容自動化、高效化、準確化的生成會議摘要。

2、為解決上述技術問題，本發明的實施方式提供了一種會議摘要生成方法，包括：

3、獲取會議文本，將所述會議文本分割為多個文本片段，各所述文本片段的內容互不重疊；按照各所述文本片段的先后順序，將各所述文本片段依次與第一提示詞共同輸入大語言模型，得到與各所述文本片段對應的片段總結；對各所述片段總結進行文本去重，得到各所述文本片段對應的片段摘要；將各所述片段摘要與第二提示詞輸入所述大語言模型，得到所述會議文本對應的全文摘要。

4、本發明的實施方式還提供了一種電子設備，包括：

5、至少一個處理器；以及，

6、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

7、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行如上所述的會議摘要生成方法的步驟。

8、本發明的實施方式還提供了一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上所述的會議摘要生成方法的步驟。

9、本發明的實施方式還提供了一種計算機程序產品，其特征在于，包括計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時實現如上所述的會議摘要生成方法的步驟。

10、另外，在所述獲取會議文本之前如上所述的方法還包括：通過音視頻采集設備獲取會議音頻/視頻內容；將所述會議音頻/視頻內容轉換成預設格式，對預設格式的所述會議音頻/視頻內容進行自動語音識別，得到所述會議文本；其中，所述預設格式為自動語音識別支持的格式。

11、另外，如上所述的按照各所述文本片段的先后順序，將各所述文本片段依次與第一提示詞共同輸入大語言模型，得到與各所述文本片段對應的片段總結，包括：按照各所述文本片段的先后順序選擇待處理文本片段，并將所述待處理文本片段與所述第一提示詞共同輸入所述大語言模型；所述大語言模型輸出所述待處理文本片段對應的所述片段總結；其中，所述第一提示詞至少用于指示所述大語言模型提取所述待處理文本片段的內容標題，提煉所述待處理文本片段的關鍵點，并將所述內容標題與所述關鍵點以列表形式輸出，作為所述待處理文本片段對應的所述片段總結。

12、另外，如上所述的對各所述片段總結進行文本去重，得到各所述文本片段對應的片段摘要，包括：按照各所述片段總結對應的所述文本片段的先后順序，依次將所有所述片段總結劃分為多個片段總結對；其中，相鄰兩個所述片段總結對中，第一個所述片段總結對中的第二個所述片段總結與第二個所述片段總結對中的第一個所述片段總結為同一個片段總結；按照多個所述片段總結對的順序依次對每個片段總結對中的第一個所述片段總結與第二個所述片段總結進行文本相似度分析，去除第二個所述片段總結中與第一個所述片段總結相重復的文本，更新第二個所述片段總結；每個所述片段總結對中的第二個所述片段總結全部更新完畢后，得到各所述文本片段對應的片段摘要。

13、另外，如上所述的將各所述片段摘要與第二提示詞輸入所述大語言模型，得到所述會議文本對應的全文摘要，包括：按照各所述片段摘要的順序將依次將各所述片段摘要與所述第二提示詞共同輸入所述大語言模型；其中，所述第二提示詞用于指示所述大語言模型根據輸入的各所述片段摘要迭代生成所述全文摘要；所述大語言模型輸出所述會議文本對應的全文摘要。

14、另外，如上所述的大語言模型根據輸入的各所述片段摘要迭代生成所述全文摘要，包括：按照各所述片段摘要的順序選擇至少兩個所述片段摘要生成第一摘要總結；根據所述第一摘要總結與各所述片段摘要中未被選擇的第一個所述片段摘要生成新的第一摘要總結以更新所述第一摘要總結；將各所述片段摘要全部被選擇后生成的所述新的第一摘要總結作為所述全文摘要。

15、另外，如上所述的得到所述會議文本對應的全文摘要之后，還包括：將各所述片段摘要與所述全文摘要進行合并處理，形成最終的會議摘要，并以預設格式輸出。

16、本發明實施方式相對于現有技術而言，通過獲取會議文本，并對會議文本進行分割得到多個文本片段，按照各文本片段的先后順序，將各文本片段依次與第一提示詞共同輸入大語言模型，得到與各文本片段對應的片段總結；對各片段總結進行文本去重，得到各文本片段對應的片段摘要；將各片段摘要與第二提示詞輸入大語言模型，得到會議文本對應的全文摘要。本發明利用大語言模型進行摘要生成，模型能夠深入理解會議文本，準確提煉關鍵信息，避免傳統方法可能導致的信息遺漏或誤解，同時保留會議中的重要細節和討論點，通過大語言模型自動生成的摘要更加貼近會議原意，確保了會議摘要的準確性和連貫性。

技術特征：

1.一種會議摘要生成方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取會議文本包括：

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照各所述文本片段的先后順序，將各所述文本片段依次與第一提示詞共同輸入大語言模型，得到與各所述文本片段對應的片段總結，包括：

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對各所述片段總結進行文本去重，得到各所述文本片段對應的片段摘要，包括：

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將各所述片段摘要與第二提示詞輸入所述大語言模型，得到所述會議文本對應的全文摘要，包括：

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述大語言模型根據輸入的各所述片段摘要迭代生成所述全文摘要，包括：

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，得到所述會議文本對應的全文摘要之后，還包括：將各所述片段摘要與所述全文摘要進行合并處理，形成最終的會議摘要，并以預設格式輸出。

8.一種電子設備，其特征在于，包括：

9.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的會議摘要生成方法的步驟。

10.一種計算機程序產品，其特征在于，包括計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的會議摘要生成方法的步驟。

技術總結
本發明實施例涉及深度學習領域，公開了一種會議摘要生成方法、電子設備、存儲介質及程序產品，通過獲取會議文本，將所述會議文本分割為多個文本片段，各所述文本片段的內容互不重疊；按照各所述文本片段的先后順序，將各所述文本片段依次與第一提示詞共同輸入大語言模型，得到與各所述文本片段對應的片段總結；對各所述片段總結進行文本去重，得到各所述文本片段對應的片段摘要；將各所述片段摘要與第二提示詞輸入所述大語言模型，得到所述會議文本對應的全文摘要。本方案可以通過大語言模型自動生成會議摘要，確保了會議摘要的準確性和連貫性。

技術研發人員：胡晴晴,楊張輝,高可攀
受保護的技術使用者：深圳市潮流網絡技術有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28