CN110493019B - 会议纪要的自动生成方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种会议纪要的自动生成方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：在接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求后，获取群组中的每一个参会人员在请求时间点之后的会话内容信息；根据会话中断时长判断会话是否结束；若会话结束，则记录会话结束的结束时间点，对会话内容信息进行预处理之后得到文本信息；通过语义识别模型识别文本信息，得到语义识别结果；通过文档主题生成模型提取语义识别结果中的主题内容；根据获取的会议参数与主题内容生成会议纪要，将会议纪要发送给会议主持人确定无误后，再将会议纪要发送给参会人员名单中的各个参会人员。通过本发明提供的方法可以提升工作效率。

Description

会议纪要的自动生成方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种会议纪要的自动生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

现在公司或者部门开会采用都是人工到达会议现场进行开会，且需要专人记录会议纪要，且由于现场会议的会场地点的限制，不能保证全部人员都能参与会议；因此，在现有技术中，很多公司会通过通讯服务软件(如腾讯的QQ、微信和Facebook等)开会，但是通过通信服务软件开会存在与现场会议同样的问题——需要专门的人员记录会议纪要。因此，寻找一种能够在通过通信服务软件进行开会时自动记录会议纪要的技术方案成为本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种会议纪要的自动生成方法、装置、设备及存储介质，可以直接根据通讯应用程序中的会话内容信息自动生成会议纪要，且生成的会议纪要内容将更全面和更准确，从而也可提升了工作效率、节约了会议纪要的生成时间和提升了用户体验。

一种会议纪要的自动生成方法，包括：

在接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求后，获取所述群组中的每一个参会人员在所述请求时间点之后的会话内容信息；

根据会话中断时长判断与获取的所述会话内容信息对应的会话是否结束，所述会话中断时长是指所述群组中无人发言的时长；

若所述会话结束，则记录所述会话结束的结束时间点，对获取的所述会话内容信息进行预处理，并获取对所述会话内容信息进行预处理之后得到的文本信息；

通过语义识别模型对所述文本信息进行语义识别，得到语义识别结果；

通过文档主题生成模型提取所述语义识别结果中的主题内容；

获取会议参数，根据所述会议参数与所述主题内容生成所述会议纪要，将所述会议纪要发送给所述会议主持人确定无误后，再将所述会议纪要发送给所述参会人员名单中的各个所述参会人员。

一种会议纪要的自动生成装置，包括：

获取模块，用于在接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求后，获取所述群组中的每一个参会人员在所述请求时间点之后的会话内容信息；

判断模块，用于根据会话中断时长判断与获取的所述会话内容信息对应的会话是否结束，所述会话中断时长是指所述群组中无人发言的时长；

预处理模块，用于若所述会话结束，则记录所述会话结束的结束时间点，对获取的所述会话内容信息进行预处理，并获取对所述会话内容信息进行预处理之后得到的文本信息；

语义识别模块，用于通过语义识别模型对所述文本信息进行语义识别，得到语义识别结果；

第一确定模块，用于通过文档主题生成模型提取所述语义识别结果中的主题内容；

发送模块，用于获取会议参数，根据所述会议参数与所述主题内容生成所述会议纪要，将所述会议纪要发送给所述会议主持人确定无误后，再将所述会议纪要发送给所述参会人员名单中的各个所述参会人员。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述会议纪要的自动生成方法。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述会议纪要的自动生成方法。

上述会议纪要的自动生成方法、装置、设备及存储介质，在接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求后，获取所述群组中的每一个参会人员在所述请求时间点之后的会话内容信息；根据会话中断时长判断与获取的所述会话内容信息对应的会话是否结束，所述会话中断时长是指所述群组中无人发言的时长；若所述会话结束，则记录所述会话结束的结束时间点，对获取的所述会话内容信息进行预处理，并获取对所述会话内容信息进行预处理之后得到的文本信息；通过语义识别模型对所述文本信息进行语义识别，得到语义识别结果；通过文档主题生成模型提取所述语义识别结果中的主题内容；获取会议参数，根据所述会议参数与所述主题内容生成所述会议纪要，将所述会议纪要发送给所述会议主持人确定无误后，再将所述会议纪要发送给所述参会人员名单中的各个所述参会人员。本发明通过在通讯应用程序中的群组获取请求时间点之后的各个参会人员的会话内容信息，自动提炼本次会议的核心观点并自动生成此次会议的会议纪要，无需人工记录会议纪要，并且记录的会议纪要的内容将更全面和更准确，在另一方面，本发明也可减少了人工操作、提升了工作效率、节约了会议纪要的生成时间，并提升了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中会议纪要的自动生成方法的一应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中会议纪要的自动生成方法的一流程图；

图3是本发明一实施例中会议纪要的自动生成方法的步骤S10的流程示意图；

图4是本发明一实施例中会议纪要的自动生成方法的步骤S30的流程示意图；

图5是本发明一实施例中会议纪要的自动生成方法的步骤S40的流程示意图；

图6是本发明一实施例中会议纪要的自动生成方法的步骤S50流程示意图；

图7是本发明另一实施例中会议纪要的自动生成方法的步骤S50的流程示意图；

图8是本发明一实施例中会议纪要的自动生成装置的结构示意图；

图9是本发明另一实施例中会议纪要的自动生成装置的结构示意图；

图10是本发明一实施例中预处理模块的结构示意图；

图11是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供的会议纪要的自动生成方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端通过网络与服务器进行通信。其中，客户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一实施例中，如图2所示，提供一种会议纪要的自动生成方法，以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明，包括如下步骤：

S10，在接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求后，获取所述群组中的每一个参会人员在所述请求时间点之后的会话内容信息。

可以理解的是，通讯应用程序可以包括但不限于腾讯QQ、微信和Facebook；群组是指在通讯应用程序中建立的包括至少两个参会人员的聊天群组；会议纪要记录请求的发出人员可以不局限会议主持人，也可以为其他具有发出会议纪要请求权限的参会人员；请求时间点可以通过会议纪要记录请求在通讯应用程序中对应的时间点来进行获取；会话内容信息只对应于发送此次会议纪要记录请求所在的群组(比如一个微信群和QQ群等)，且是由群组中每一个参会人员在请求时间点之后发出，并可能存在与此次会议不想关的内容。

进一步地，如图3所示，所述接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求之前，还包括：

S101，获取所述通讯应用程序中的所述群组的所有群组成员，并将所有所述群组成员记录为参会人员名单中的所述参会人员。

在此步骤中，每个群组应有至少两个群组成员，且每个群组人员应提前在群组上备注好真正的身份信息(比如部门-职位-姓名等)。参会名单包括所有群组成员。

S102，自所述参会人员名单中确定会议主持人。

在此步骤中，可以通过会话内容信息来确定会议主持人，比如检测到会话内容信息与预设主持关键词“主持人”匹配，此时获取该会话内容信息中指定的参会人员的名称(若该会话信息内容中并未提及参会人员名单中的参会人员，则视为并未设定主持人)，将获取名称的该参会人员记录为会议主持人；也可以通过提前设置具有发出会议纪要请求权限的参会人员为会议主持人，比如职位较高的参会人员；也可以提前设置其中一个具有经验等其他因素的参会人员为会议主持人。

S103，获取所述会议主持人发出所述会话内容信息，自所述会议主持人发出所述会话内容信息中提取请求关键词。

在此步骤中，从上述步骤S102确定出会议主持人后，此会议主持人可以确定本次会议起的开始时间；当会议主持人在群组中发出与会议纪要记录请求相关的会话内容信息后，标志此次会议的开始，比如，会议主持人发出“现在开始开会”的会话内容信息。

S104，当所述请求关键词与预设的请求关键词库中的字词匹配成功时，将当前时间点记录为所述请求时间点，并在所述请求时间点发送所述会议纪要记录请求。

在此步骤中，请求关键词应不局限于此次会议主持人发出，也可以由其他具有发出会议纪要请求权限的参会人员发出，且请求关键词的数量应该要为多个，比如，上述例子提到的“现在开始开会”的会话内容信息，此时，可以提取到的请求关键词为“开始开会”；当在请求关键词库匹配成功时，则说明此次会议纪要记录请求已开始。在另一实施例中，当在请求关键词库匹配未成功时，则说明此次会议纪要记录请求还未开始。

在步骤S101至步骤S104实施例中，通过提前确定开始进行记录会议纪要的主持人，服务器可知此次会议进行记录会议纪要的时间点，从而不会错过会议开始记录的时间，也不会少记录部分会话内容消息。

可以理解地，在所述步骤S104之前，需要预先建立所述会议主持人的请求关键词库。

S20，根据会话中断时长判断与获取的所述会话内容信息对应的会话是否结束，所述会话中断时长是指所述群组中无人发言的时长。

在本实施例中，会话中断时长的设置应具备合理性(比如不会出现刚好参会人员用了一段时间去思考本次会议而影响了发言的情况)；各个参会人员在会话中断时长内并无人就本次会议再进行发言，可以说明此次会议已结束。在另一实施例中，各个参会人员在会话中断时长内有人就本次会议再进行发言，可以说明此次会议未结束。

在另一实施例中，也可以通过判断是否接收到会议中断指令，来确认所述通讯应用程序中的所述群组在所述请求时间点之后的所述会话内容信息对应的会话是否结束；若接收到所述会议中断指令，则确认所述通讯应用程序中的所述群组在所述请求时间点之后的所述会话内容信息对应的会话结束；若未接收到所述会议中断指令时，则确认所述通讯应用程序中的所述群组在所述请求时间点之后的所述会话内容信息对应的会话还未结束。

在本实施例中，可以通过规定的条件去判断此次会议是否结束，从而可以避免服务器处于一直待工作的状态。

S30，若所述会话结束，则记录所述会话结束的结束时间点，对获取的所述会话内容信息进行预处理，并获取对所述会话内容信息进行预处理之后得到的文本信息。

可以理解的是，在已确定会话结束后，结束时间点可以通过最后一个参会人员发出的会话内容信息在通讯应用程序中对应的时间点来被获取；会话内容信息包括但不限于语音信息、文本信息、图片信息、视频信息；预处理为步骤S301至S306提到的方式，目的是为了清除掉对本次会议纪要无用的会话内容信息，得到文本信息；且文本信息中将各参会人员、会话内容信息以及各会话内容信息的发言时间相关联。

进一步地，如图4所示，所述对获取的所述会话内容信息进行预处理，并获取对所述会话内容信息进行预处理之后得到的文本信息，包括：

S301，判断各所述会话内容信息是否为预设格式。

此步骤中，预设格式包括但不限定于为图片格式(比如表情包等)、视频格式、压缩包格式、链接格式、小程序格式、word、excel、TXT等文件格式中的任意一种。

S302，若所述会话内容信息为所述预设格式，则清除所述预设格式的所述会话内容信息，得到不包含所述预设格式的所有所述会话内容信息。

可以理解的是，当会话内容信息为预设格式时，说明预设格式的会话内容信息不为此次会议纪要需记录的内容。在另一实施例中，若会话内容消息不为与预设格式，则无需清除预设格式的会话内容消息。

S303，判断不包含所述预设格式的所有所述会话内容信息中是否仅存在语音信息。

可以理解的是，不包含预设格式的所有会话内容信息可能存在语音消息或文字信息，也可能同时存在语音消息和文字信息，此时，服务器可以根据不包含预设格式的所有会话内容信息存在消息的情况作出如下的对应步骤。

S304，若仅存在所述语音信息，则通过语音识别模型识别所述语音信息，得到所述语音识别模型输出的第一文本信息，并在将所述第一文本信息中的重复信息和单一的语气词进行清除之后，按照与各所述参会人员关联的所述会话内容信息的发言时间对所述第一文本信息进行整合，得到整合之后的所述第一文本信息对应的所述文本信息。

在本实施例中，单一的语气词包括但不限于呀、啊和哦等语气词(来源于不同参会人员的语言习惯)。

在另一实施例中，所述步骤S303之后，还包括：

若同时存在所述语音信息和文字信息，则通过语音识别模型识别所述语音信息，得到所述语音识别模型输出的第一文本信息，并将所述文字信息记录为第二文本信息，将所述第一文本信息和所述第二文本信息中的重复信息和单一的语气词进行清除之后，按照与各所述参会人员关联的所述会话内容信息的发言时间对所述第一文本信息和所述第二文本信息进行整合，得到整合之后的所述第一文本信息和所述第二文本信息对应的所述文本信息。

在另一实施例中，所述步骤S303之后，还包括：

若仅存在文本信息，则将所述文本信息记录为第二文本信息；并将所述二文本信息中的重复信息和单一的语气词进行清除之后，按照与各所述参会人员关联的所述会话内容信息的所述发言时间对所述第二文本信息进行整合，得到整合之后的所述第二文本信息对应的所述文本信息。

从上述三个实施例可知，排除掉一些无关信息后，整合成文本信息，从而可以让文本信息被进行后面步骤的语音识别后，能得到一个比较准确的结果。

S40，通过语义识别模型对所述文本信息进行语义识别，得到语义识别结果。

也即，在该实施例中，通过语义识别模型可以对文本信息进行重新解析、翻译、自动补全和调整后，得到的语义识别结果。此语义识别模型的句子对建模是基于许多NLP(自然语言处理)任务的基础技术，如语义文本相似性，即用于度量文本配对片段的基本语义中的等价程度，如自然语言推理，即涉及假设是否可以从前提推断出来，需要理解假设和前提之间的语义相似性。通过本实施例得到的语义识别结果相比文本信息会更全面。

进一步地，如图5所示，所述通过语义识别模型对所述文本信息进行语义识别之前，还包括：

S401，获取历史会议纪要对应的文本信息，并将所述历史会议纪要对应的文本信息作为训练样本，每一个所述训练样本关联一个标准语义识别结果。

在此步骤中，历史会议纪要对应的文本信息应包括多个，且此历史会议纪要对应的文本信息可以作为训练样本，即每个训练样本都被标注了一个标准语义识别结果。

S402，建立一个包含初始参数的初始语义识别模型。

可以理解的是，此语义识别模型的建模过程可以基于多种神经网络模型中的其中一种。

S403，将所述训练样本输入所述初始语义识别模型中，输出所述训练样本对应的语义识别结果。

S404，根据与所述训练样本关联的所述标准语义识别结果与所述初始语义识别模型生成的所述语义识别结果之间的相似度去调整所述初始语义识别模型的所述初始参数，直至所述相似度大于或等于预设相似度，得到最终的所述语义识别模型。

对于步骤S403至S404，训练样本输入的识别模型生成的语义识别结果可以与此训练样本关联的标准语义识别进行相似度的比较，相似度应要在合理的范围内(即大于或等于预设相似度)，才能说明此次语义识别模型训练完成。

S50，通过文档主题生成模型提取所述语义识别结果中的主题内容。

在此步骤中，文档主题生成模型(LDA)是一种无监督的贝叶斯模型(在训练过程中采用的是无监督学习方式，也是一种典型词袋模型，即认为一篇文档是由一组词的集合，词与词之间没有顺序和先后关系)，且能够识别文档中的主题，能挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合，得到一个比较完整的主题内容，且此文档可以为结构化文档和非结构化文档。在本实施例中，通过文档主题生成模型生成的主题内容，将能更加方便、准确和快速总结出此次会议的中心思想。

进一步地，如图6所示，所述通过文档主题生成模型提取所述语义识别结果的主题内容之前，还包括：

S501，随机给每篇文档的每个词分配主题。

S502，统计每个所述主题中出现词的数量和每篇所述文档中出现所述主题中的词的数量。

S503，随机从所有所述词中选取一个所述词作为当前词，并每次排除所述当前词从属的所述主题，计算所述当前词属于所有所述主题的概率分布后，根据所述概率分布重新为所述当前词采样一个新的所述主题，并重复使用同样方法更新各个所述词的所述主题，直至每篇所述文档下的主题分布参数和所述每个所述主题下的词分布参数收敛，确定所述文档主题生成模型训练完成，且通过所述文档主题生成模型可以提取所述文档中的所述主题分布参数和所述词分布参数，所述主题分布参数和所述词分布参数分别与每篇所述文档中出现所述主题中的词的数量和每个所述主题中出现词的数量关联。

对于步骤S501至S503，可以理解的是，此次训练过程采用的是吉布斯采样(GibbsSampling)，即首先选取概率向量的一个维度，给定其他维度的变量值、当前维度的值，不断收敛来输出待估计的参数；具体地，文档主题生成模型对于每个文档下的每一个词都有一个主题下标，但从文档聚类的角度来说，文档主题生成模型没有一个文档统一的聚类标签，而是每个词都有一个聚类标签，即主题；文档主题生成模型每个词都有可能属于不同的类别，每个文档都有可能属于不同的类别；在大量的迭代后，主题分布参数和词分布都参数趋于收敛，文档主题生成模型也为收敛。需要说明的是，文档主题生成模型最后的核心公式为P(词|文档)＝P(词|主题)P(主题|文档)，用数学表达式为P(w|d)＝P(w|t)*P(t|d)，即d为文档、w为词和t为主题，P(w|t)为词分布参数、P(t|d)为主题分布参数和P(w|d)为每篇文档下词的分布参数，P(w|t)＝主题t中对应到所有词组成的词汇表中词出现的次数|主题t中出现词的数量，P(t|d)＝文档d中存在多少个词是主题也存在的|文档中出现主题中的词的数量；当P(w|t)为词分布参数、P(t|d)为主题分布参数发生收敛，即P(w|d)为每篇文档下词的分布参数也发生收敛(趋于稳定)。

在具体的应用上，语义识别结果可以被视为一篇文档，而根据文档主题生成模型中的词分布参数、主题分布参数服务器可以生成每篇文档下词的分布参数，即文档主题生成模型可以得到语义识别结果下各个词的分布概率，可以在预设的概率下，能从语义识别结果中提取达到预设的概率的词，确定与此词对应的主题，并将各个主题聚合，从而得到一个完整的主题内容。

S60，获取会议参数，根据所述会议参数与所述主题内容生成所述会议纪要，将所述会议纪要发送给会议主持人确定无误后，再将所述会议纪要发送给参会人员名单中的各个所述参会人员。

可以理解的是，会议参数包括但不限于参会人员名单、会议主持人(参会人员名单和会议主持人可以根据步骤S10直接获取)、会议时间、参会地点(根据下述实施例获取)和会议重要级别(根据上述实施例中的文本情感确定)。会议纪要是应对本次会议进行一个比较清楚完整的记录，能体现此次会议的主题内容；具体地，可以首先获取会议纪要模板(在一实施例中，每一个语义识别结果的不同文本情感对应于一个会议纪要模板，因此，该会议纪要模板可以根据语义识别结果的文本情感进行确定；当然，该会议纪要模板亦可以根据用户需求自行选取或修改)，并将会议参数和主题内容插入到预设的会议纪要模板指定的位置中，生成会议纪要(此会议纪要会根据会议重要级别，在水印或者开头生成提示重要级别的文字、数字等级或者提示符号等)；并在会议主持人确定出此次会议纪要无误后，将生成的会议纪要发送给各个参会人员，因此，各个人员能在会后进行更进一步根据会议纪要落实好会议的后续工作等。在本实施例中，通过前面生成的主题内容和会议参数，生成会议纪要，并此会议纪要需要人工确定无误，该方法可以增加机器生成会议纪要的准确性，从而也可大大减少人工操作、提升工作效率、节约会议纪要的生成时间，且会议纪要记录的内容将更全面和准确。

进一步地，如图7所示，所述会议参数包括会议重要级别，所述步骤S60中，所述获取会议参数包括：

S601，获取所述语义识别结果中的情感词，并确定所述情感词的情感类别。

可以理解的是，由于语义识别结果包括多个句子，可以对多个句子进行分词处理，得到一个分词处理结果(该分词处理结果中包含分词之后的多个词语，词语中可能包含情感词)，并从分词处理结果中提取各情感词；在分词处理结果中包含情感词的情况下，直接提取情感词；提取情感词的方法可以为：将分词处理结果中包含的多个词语与预设的情感词库中的情感词进行匹配，若一个词语与情感词库中的情感词匹配，则可以将该词语确认为情感词，反之则视为不是提取情感词。提取的情感词可以被划分成多个情感类别(比如严肃类别和开心类别等)，并将所有的情感词都与该情感类别关联。

S602，统计所述情感类别下的情感词数量，并将所述情感词数量最多的所述情感类别作为所述语义识别结果的情感主题。

可以理解的是，可以将步骤S501中获取的所有情感词归类至各情感类别，并统计每一个情感类别中的情感词的数量，进而根据每个情感类别中的情感词的数量确定语义识别结果的情感主题。情感主题是指本次会议表征的情感基调，比如整个会议氛围是开心(情感主题对应的情感类型为开心类别)或者是严肃(情感主题对应的情感类型为严肃类别)。

S603，根据所述情感主题对应的所述情感类别下的所述情感词数量，确定所述语义识别结果的文本情感级别。

在此步骤中，通过预先设置在情感主题对应的情感类别下的情感词数量确定与语义识别结果对应的文本情感级别，比如，在情感主题对应的情感类别为严肃类别时，若该严肃类别的情感词数量为1到10个，则语义识别结果对应的文本情感级别为一级、若该严肃类别的情感词数量为11到20个，则语义识别结果对应的文本情感级别为二级，若该严肃类别的情感词数量为21个以上，则语义识别结果对应的文本情感级别为三级。

S604，根据预设的情感级别对照表获取与所述文本情感级别对应的文本情感，并将所述文本情感级别对应的所述文本情感记录为所述语义识别结果的所述文本情感；

在此步骤中，通过文本情感级别确定其对应的文本情感，比如，在情感词为严肃类别的情感词时，一级的文本情感级别对应的文本情感为严肃、二级的文本情感级别对应的文本情感为对应很严肃、三级的文本情感级别对应的文本情感为非常严肃。

S605，根据所述语义识别结果的所述文本情感确定所述会议纪要的会议重要级别。

在此步骤中，会议重要级别可作为此次会议纪要的会议参数，并会显示在会议纪要中；文本情感是为了体现出此次会议的会议重要级别，被安排到后续工作的参会人员应根据会议重要级别去保持什么心态和效率执行会议相关的后续工作，比如，本次会议提取到的主题内容为“某某人应组织处理本次新上市应用程序的漏洞”，且提取文本情感为“非常严肃”，按照预设的会议重要级别表，可找到相应的会议重要级别(比如非常严肃对应的会议重要级别为非常高，可以用重要级别非常高等文字进行显示在会议纪要中，也可以用数字等级或者明显提示符号来进行显示在会议纪要中)，即被安排执行后续工作的参会人员观看到会议纪要中的会议重要级别，应非常重视此次会议安排的后续工作，并保持积极心态尽快去完成此次会议相关的后续工作。

在步骤S601至S605的实施例中，通过语义识别结果的文本情感确定出此次会议纪要的会议重要级别，从而可提示被安排执行后续工作的参会人员进行后续工作所需的重视程度。

在一实施例中，所述会议参数包括会议重要级别，所述步骤S60中，所述获取会议参数包括：

A，根据所述主题内容确定会议议题以及所述会议议题的项数；可以理解地，会议议题是本次会议讨论的事项；比如，2019年某公司的销售部门的年销售金额的确定和2019年5月某部门专利挖掘量的确定，均可以作为一项会议议题。

B，自所述语义识别结果中提取与每一项所述会议议题对应的会议目标；可以理解地，一项会议议题对应的会议目标是指会议中最终确定的与该会议议题对应的结论或目标；比如，2019年某公司的销售部门的年销售金额目标为1000万，2019年5月某部门专利挖掘量目标为20件，以上均可以作为一项会议议题对应的会议目标。

C，根据各所述会议议题以及各所述会议议题对应的所述会议目标确定所述会议重要级别。可理解地，针对不同的会议议题，相同的会议目标对应的会议重要级别可能并不相同，与不同会议议题以及不同会议目标对应的会议重要级别可以根据用户需求进行设定。比如，若会议重要级别包括普通、重要、非常重要(同理，以1、2、3…N这些正整数或者字母等可以进行区分的代号区分级别均可)。

在此例举一实例说明上述实施例：

在步骤A中，从某公司其中一个会议的主题内容中确定了两项会议议题如下：第一个议题：2019年某公司的销售部门的年销售金额的确定；第二个议题：2019年5月某部门专利挖掘量的确定。

数据库中预先设定并存储以下会议重要级别的确定标准：针对第一个议题：年销售金额在800-1100万之间会议重要级别为重要，低于800万为普通，高于1100万为非常重要；针对第二个议题：月专利挖掘量在30-50件之间会议重要级别为重要，低于30件为普通，高于50件为非常重要。

此时，若步骤B中自该会议的语义识别结果中提取与每一项会议议题对应的会议目标如下：第一个会议议题对应的会议目标为：2019年某公司的销售部门的年销售金额目标为1000万；第二个会议议题对应的会议目标为：2019年5月某部门专利挖掘量目标为20件。

此时，在步骤C中，根据上述会议重要级别的确定标准、会议议题、会议议题对应的会议目标可以确定第一个会议议题对应的会议重要级别为重要，第二个会议议题对应的会议重要级别为普通。

作为优选，可以选取该会议中会议重要级别最高的会议议题作为该会议的最终得出的会议重要级别，也即步骤C中根据各所述会议议题以及各所述会议议题对应的所述会议目标确定所述会议重要级别。

在另一实施例中，亦可以将所有会议议题以及其对应的会议重要级别均输出展示在显示界面上，以供用户最终选取并确定该会议的会议重要级别。

进一步地，在本发明中，所有参会人员发言的内容量(语义识别结果中的所有会话内容消息的数据量，比如30兆、60兆和80兆)和此次会议的会议时长(语义结果是对文本信息进行语义识别，而文本信息对应存在请求时间点以及中断时长中最后的时间点，通过两个时间点可以确定出此次会议的会议时长)等可以被展示在显示界面上，以供用户参考所述内容量与所述会议时长调整所述会议重要级别。

进一步地，所述获取会议参数之前，包括：

获取所述会话结束时对应的结束时间点，并通过所述请求时间点以及所述结束时间点确定会议时间；或

自所述语义识别结果中提取会议时间。

在一实施例中，所述获取会议参数之前，包括：

将预先设置的地点作为参会地点；或

自所述语义识别结果中提取参会地点；或

将所述参会人员名单中的各个所述参会人员终端对应的互联网协议地址记录为参会地点。

综上所述，上述提供了一种会议纪要的自动生成方法，在接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求后，获取所述群组中的每一个参会人员在所述请求时间点之后的会话内容信息；根据会话中断时长判断与获取的所述会话内容信息对应的会话是否结束，所述会话中断时长是指所述群组中无人发言的时长；若所述会话结束，则记录所述会话结束的结束时间点，对获取的所述会话内容信息进行预处理，并获取对所述会话内容信息进行预处理之后得到的文本信息；通过语义识别模型对所述文本信息进行语义识别，得到语义识别结果；通过文档主题生成模型提取所述语义识别结果中的主题内容；获取会议参数，根据所述会议参数与所述主题内容生成所述会议纪要，将所述会议纪要发送给所述会议主持人确定无误后，再将所述会议纪要发送给所述参会人员名单中的各个所述参会人员。本发明通过在通讯应用程序中的群组获取请求时间点之后的各个参会人员的会话内容信息，自动提炼本次会议的核心观点并自动生成此次会议的会议纪要，无需人工记录会议纪要，并且记录的会议纪要的内容将更全面和更准确，在另一方面，本发明也可减少了人工操作、提升了工作效率、节约了会议纪要的生成时间，并提升了用户体验。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种会议纪要的自动生成装置，该会议纪要的自动生成装置与上述实施例中会议纪要的自动生成方法一一对应。如图8所示，该会议纪要的自动生成装置包括获取模块11、判断模块12、预处理模块13、语义识别模块14、第一确定模块15和发送模块16。各功能模块详细说明如下：

获取模块11，用于在接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求后，获取所述群组中的每一个参会人员在所述请求时间点之后的会话内容信息；

判断模块12，用于根据会话中断时长判断与获取的所述会话内容信息对应的会话是否结束，所述会话中断时长是指所述群组中无人发言的时长；

预处理模块13，用于若所述会话结束，则记录所述会话结束的结束时间点，对获取的所述会话内容信息进行预处理，并获取对所述会话内容信息进行预处理之后得到的文本信息；

语义识别模块14，用于通过语义识别模型对所述文本信息进行语义识别，得到语义识别结果；

第一确定模块15，用于通过文档主题生成模型提取所述语义识别结果中的主题内容；

发送模块16，用于获取会议参数，根据所述会议参数与所述主题内容生成所述会议纪要，将所述会议纪要发送给会议主持人确定无误后，再将所述会议纪要发送给参会人员名单中的各个所述参会人员。

进一步地，如图9所示，所述会议纪要的自动生成装置还包括：

第一记录模块，用于获取所述通讯应用程序中的所述群组的所有群组成员，并将所有所述群组成员记录为参会人员名单中的所述参会人员；

第二确定模块，用于自所述参会人员名单中确定会议主持人；

提取模块，用于获取所述会议主持人发出所述会话内容信息，自所述会议主持人发出所述会话内容信息中提取请求关键词；

第二记录模块，用于当所述请求关键词与预设的请求关键词库中的字词匹配成功时，将当前时间点记录为所述请求时间点，并在所述请求时间点发送所述会议纪要记录请求。

进一步地，如图10所示，所述预处理模块包括：

第一判断子模块，用于判断各所述会话内容信息是否为预设格式；

清除子模块，用于若所述会话内容信息为所述预设格式，则清除所述预设格式的所述会话内容信息，得到不包含所述预设格式的所有所述会话内容信息；

第二判断子模块，用于判断不包含所述预设格式的所有所述会话内容信息中是否仅存在语音信息；

整合模块，用于若仅存在所述语音信息，则通过语音识别模型识别所述语音信息，得到所述语音识别模型输出的第一文本信息，并在将所述第一文本信息中的重复信息和单一的语气词进行清除之后，按照与各所述参会人员关联的所述会话内容信息的发言时间对所述第一文本信息进行整合，得到整合之后的所述第一文本信息对应的所述文本信息。

进一步地，所述会议纪要的自动生成装置还包括：

分配模块，用于随机给每篇文档的每个词分配主题。

统计模块，用于统计每个所述主题中出现所述词的数量和每篇所述文档中出现所述主题中的所述词的数量。

第三确定模块，用于随机从所有所述词选取一个所述词作为当前词，并每次排除所述当前词从属的所述主题，计算所述当前词属于所有所述主题的概率分布后，根据所述概率分布重新为所述当前词采样一个新的所述主题，并重复使用同样方法更新各个所述词的所述主题，直至每篇所述文档下的主题分布参数和所述每个所述主题下的词分布参数收敛，确定所述文档主题生成模型训练完成，且通过所述文档主题生成模型可以提取所述文档中的所述主题分布参数和所述词分布参数，所述主题分布参数和所述词分布参数分别与每篇所述文档中出现所述主题中的词的数量和每个所述主题中出现词的数量关联。

进一步地，所述第一确定模块包括：

第一确定子模块，用于获取所述语义识别结果中的情感词，并确定所述情感词的情感类别；

统计子模块，用于统计所述情感类别下的情感词数量，并将所述情感词数量最多的所述情感类别作为所述语义识别结果的情感主题；

第二确定子模块，用于根据所述情感主题对应的所述情感类别下的所述情感词数量，确定所述语义识别结果的文本情感级别；

记录子模块，用于根据预设的情感级别对照表获取与所述文本情感级别对应的文本情感，并将所述文本情感级别对应的文本情感记录为所述语义识别结果的所述文本情感；

第三确定子模块，用于根据所述语义识别结果的所述文本情感确定所述会议纪要的会议重要级别。

关于会议纪要的自动生成装置的具体限定可以参见上文中对于会议纪要的自动生成方法的限定，在此不再赘述。上述会议纪要的自动生成装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图11所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储会议纪要的自动生成方法中涉及到的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种会议纪要的自动生成方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中会议纪要的自动生成方法的步骤，例如图2所示的步骤S10至步骤S60。或者，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中会议纪要的自动生成装置的各模块/单元的功能，例如图8所示模块11至模块16的功能。为避免重复，这里不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中会议纪要的自动生成方法的步骤，例如图2所示的步骤S10至步骤S60。或者，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中会议纪要的自动生成装置的各模块/单元的功能，例如图8所示模块11至模块16的功能。为避免重复，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种会议纪要的自动生成方法，其特征在于，包括：

在接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求后，获取所述群组中的每一个参会人员在所述请求时间点之后的会话内容信息；

根据会话中断时长判断与获取的所述会话内容信息对应的会话是否结束，所述会话中断时长是指所述群组中无人发言的时长；

若所述会话结束，则记录所述会话结束的结束时间点，对获取的所述会话内容信息进行预处理，并获取对所述会话内容信息进行预处理之后得到的文本信息；

通过语义识别模型对所述文本信息进行语义识别，得到语义识别结果；

通过文档主题生成模型提取所述语义识别结果中的主题内容；

获取会议参数，根据所述会议参数与所述主题内容生成所述会议纪要，将所述会议纪要发送给会议主持人确定无误后，再将所述会议纪要发送给参会人员名单中的各个所述参会人员；

所述会议参数包括会议重要级别；所述获取会议参数，包括：

获取所述语义识别结果中的情感词，并确定所述情感词的情感类别；

统计所述情感类别下的情感词数量，并将所述情感词数量最多的所述情感类别作为所述语义识别结果的情感主题；

根据所述情感主题对应的所述情感类别下的所述情感词数量，确定所述语义识别结果的文本情感级别；

根据预设的情感级别对照表获取与所述文本情感级别对应的文本情感，并将所述文本情感级别对应的所述文本情感记录为所述语义识别结果的所述文本情感；

根据所述语义识别结果的所述文本情感确定所述会议纪要的会议重要级别。

2.根据权利要求1所述的会议纪要的自动生成方法，其特征在于，所述接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求之前，还包括：

获取所述通讯应用程序中的所述群组的所有群组成员，并将所有所述群组成员记录为所述参会人员名单中的所述参会人员；

自所述参会人员名单中确定所述会议主持人；

获取所述会议主持人发出所述会话内容信息，自所述会议主持人发出所述会话内容信息中提取请求关键词；

当所述请求关键词与预设的请求关键词库中的字词匹配成功时，将当前时间点记录为所述请求时间点，并在所述请求时间点发送所述会议纪要记录请求。

3.根据权利要求1所述的会议纪要的自动生成方法，其特征在于，所述对获取的所述会话内容信息进行预处理，并获取对所述会话内容信息进行预处理之后得到的文本信息，包括：

判断各所述会话内容信息是否为预设格式；

若所述会话内容信息为所述预设格式，则清除所述预设格式的所述会话内容信息，得到不包含所述预设格式的所有所述会话内容信息；

判断不包含所述预设格式的所有所述会话内容信息中是否仅存在语音信息；

若仅存在所述语音信息，则通过语音识别模型识别所述语音信息，得到所述语音识别模型输出的第一文本信息，并在将所述第一文本信息中的重复信息和单一的语气词进行清除之后，按照与各所述参会人员关联的所述会话内容信息的发言时间对所述第一文本信息进行整合，得到整合之后的所述第一文本信息对应的所述文本信息。

4.根据权利要求1所述的会议纪要的自动生成方法，其特征在于，所述通过文档主题生成模型提取所述语义识别结果的主题内容之前，还包括：

随机给每篇文档的每个词分配主题；

统计每个所述主题中出现词的数量和每篇所述文档中出现所述主题中的词的数量；

随机从所有所述词中选取一个所述词作为当前词，并每次排除所述当前词从属的所述主题，计算所述当前词属于所有所述主题的概率分布后，根据所述概率分布重新为所述当前词采样一个新的所述主题，并重复使用同样方法更新各个所述词的所述主题，直至每篇所述文档下的主题分布参数和所述每个所述主题下的词分布参数收敛，确定所述文档主题生成模型训练完成，且通过所述文档主题生成模型可以提取所述文档中的所述主题分布参数和所述词分布参数，所述主题分布参数和所述词分布参数分别与每篇所述文档中出现所述主题中的词的数量和每个所述主题中出现词的数量关联。

5.一种会议纪要的自动生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于在接收到当前正在进行会话的通讯应用程序中的群组在请求时间点发送的会议纪要记录请求后，获取所述群组中的每一个参会人员在所述请求时间点之后的会话内容信息；

判断模块，用于根据会话中断时长判断与获取的所述会话内容信息对应的会话是否结束，所述会话中断时长是指所述群组中无人发言的时长；

预处理模块，用于若所述会话结束，则记录所述会话结束的结束时间点，对获取的所述会话内容信息进行预处理，并获取对所述会话内容信息进行预处理之后得到的文本信息；

语义识别模块，用于通过语义识别模型对所述文本信息进行语义识别，得到语义识别结果；

第一确定模块，用于通过文档主题生成模型提取所述语义识别结果中的主题内容；

发送模块，用于获取会议参数，根据所述会议参数与所述主题内容生成所述会议纪要，将所述会议纪要发送给会议主持人确定无误后，再将所述会议纪要发送给参会人员名单中的各个所述参会人员；

所述会议参数包括会议重要级别；所述获取会议参数，包括：

获取所述语义识别结果中的情感词，并确定所述情感词的情感类别；

统计所述情感类别下的情感词数量，并将所述情感词数量最多的所述情感类别作为所述语义识别结果的情感主题；

根据所述情感主题对应的所述情感类别下的所述情感词数量，确定所述语义识别结果的文本情感级别；

根据预设的情感级别对照表获取与所述文本情感级别对应的文本情感，并将所述文本情感级别对应的所述文本情感记录为所述语义识别结果的所述文本情感；

根据所述语义识别结果的所述文本情感确定所述会议纪要的会议重要级别。

6.根据权利要求5所述的会议纪要的自动生成装置，其特征在于，所述会议纪要的自动生成装置还包括：

第一记录模块，用于获取所述通讯应用程序中的所述群组的所有群组成员，并将所有所述群组成员记录为所述参会人员名单中的所述参会人员；

第二确定模块，用于自所述参会人员名单中确定所述会议主持人；

提取模块，用于获取所述会议主持人发出所述会话内容信息，自所述会议主持人发出所述会话内容信息中提取请求关键词；

第二记录模块，用于当所述请求关键词与预设的请求关键词库中的字词匹配成功时，将当前时间点记录为所述请求时间点，并在所述请求时间点发送所述会议纪要记录请求。

7.根据权利要求5所述的会议纪要的自动生成装置，其特征在于，所述预处理模块包括：

第一判断子模块，用于判断各所述会话内容信息是否为预设格式；

清除子模块，用于若所述会话内容信息为所述预设格式，则清除所述预设格式的所述会话内容信息，得到不包含所述预设格式的所有所述会话内容信息；

第二判断子模块，用于判断不包含所述预设格式的所有所述会话内容信息中是否仅存在语音信息；

整合模块，用于若仅存在所述语音信息，则通过语音识别模型识别所述语音信息，得到所述语音识别模型输出的第一文本信息，并在将所述第一文本信息中的重复信息和单一的语气词进行清除之后，按照与各所述参会人员关联的所述会话内容信息的发言时间对所述第一文本信息进行整合，得到整合之后的所述第一文本信息对应的所述文本信息。

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述会议纪要的自动生成方法。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述会议纪要的自动生成方法。

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