CN111797226A - 会议纪要的生成方法、装置、电子设备以及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开提供一种会议纪要的生成方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及自然语言处理技术领域。包括：获取文字会议记录；对所述文字会议记录进行切分以形成多个会议段落，为每一个会议段落生成会议段落摘要，并且基于每一个会议段落的会议段落摘要生成会议记录摘要；基于所述文字会议记录提取会议指令；以及基于所述会议记录摘要和所述会议指令，生成所述会议纪要。

Description

会议纪要的生成方法、装置、电子设备以及可读存储介质
技术领域
本公开涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种会议纪要的生成方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
会议在办公场景中很普遍，为了记录会议内容，往往会对会议进行录音，并且随着科技的日益发展，音频会议和视频会议也得到了越来越广泛的应用，对于每场会议，通常会由人做会议记录，但是由于会后要花费专门的人力来整理会议纪要，导致耗时耗力。
在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。
发明内容
根据本公开的一方面，提供一种会议纪要的生成方法，包括：获取文字会议记录；对所述文字会议记录进行切分以形成多个会议段落，为每一个会议段落生成会议段落摘要，并且基于每一个会议段落的会议段落摘要生成会议记录摘要；基于所述文字会议记录提取会议指令；以及基于所述会议记录摘要和所述会议指令，生成所述会议纪要。
根据本公开的另一方面，还提供一种会议纪要的生成装置，包括：获取模块，被配置为用于获取文字会议记录；摘要提取模块，被配置为用于对所述文字会议记录进行切分以形成多个会议段落，为每一个会议段落生成会议段落摘要，并且基于每一个会议段落的会议段落摘要生成会议记录摘要；会议指令提取模块，被配置为用于基于所述文字会议记录提取会议指令；以及会议纪要生成模块，被配置为用于基于所述会议记录摘要和所述会议指令，生成所述会议纪要。
根据本公开的另一方面，还提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储程序的存储器，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行前述的会议纪要的生成方法。
根据本公开的另一方面，还提供一种存储程序的计算机可读存储介质，所述程序包括指令，所述指令在由电子设备的处理器执行时，致使所述电子设备执行会议纪要的生成方法。
通过提供上述的会议纪要的生成方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，能够实现智能抽取会议纪要，节省时间成本和人力成本。
附图说明
附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
图1是示出根据本公开的一个实施例的会议纪要的生成方法的流程图；
图2是示出根据本公开的一个实施例的会议纪要的生成方法的部分步骤的流程图；
图3是示出根据本公开的一个实施例的会议纪要的生成方法的部分步骤的流程图；
图4是示出根据本公开的一个实施例的会议纪要的生成方法的部分步骤的流程图；
图5是示出根据本公开的一个实施例的会议纪要的生成方法的部分步骤的流程图；
图6是示出根据示例性实施例的设备的示意性组成框图；
图7是示出能够应用于示例性实施例的示例性计算设备的结构框图。
具体实施方式
在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
下面结合附图对根据本公开实施例的会议纪要的生成方法进行详细描述。
图1是示出根据本公开的一个实施例的会议纪要的生成方法的流程图。
根据一些示例性实例方式，如图1所示的会议纪要的生成方法，可以包括：
步骤101，获取文字会议记录；
步骤102，对所述文字会议记录进行切分以形成多个会议段落，为每一个会议段落生成会议段落摘要，并且基于每一个会议段落的会议段落摘要生成会议记录摘要；
步骤103，基于所述文字会议记录提取会议指令；以及
步骤104，基于所述会议记录摘要和所述会议指令，生成所述会议纪要。
基于上述会议纪要的生成方法，无需花费专门的人力来整理会议纪要，从而能够实现智能抽取会议纪要，节省时间成本和人力成本。
图2是示出根据本公开的一个实施例的会议纪要的生成方法的部分步骤的流程图。
根据一些示例性实例方式，如图2所示，在步骤101中的获取文字会议记录，示例性地包括：获取会议录音；对所述会议录音进行语音识别，以形成所述文字会议记录。
示例性地，可以获取现场会议、音频会议或视频会议的录音文件，录音文件通过本地处理器或服务器上的处理器，进行语音的智能识别，返回识别后的文字内容，形成文字会议记录。在此过程中，文字会议记录可以被翻译成想要翻译的语言。例如，以英文进行的现场会议、音频或视频会议，形成的文字会议记录可以是英文或中文的。
图3是示出根据本公开的一个实施例的会议纪要的生成方法的部分步骤的流程图。
根据一些示例性实例方式，如图3所示，在步骤102中，示例性地包括：步骤1021，对所述文字会议记录进行切分以形成多个会议段落，步骤1022，为每一个会议段落生成会议段落摘要，和步骤1023，基于每一个会议段落的会议段落摘要生成会议记录摘要。
示例性地，在步骤1021中，按照会议中的发言时间和顺序，对文字会议记录按照时序进行切分以形成多个会议段落。
图4是示出根据本公开的一个实施例的会议纪要的生成方法的部分步骤的流程图。
示例性地，如图4所示，步骤1022，为每一个会议段落生成会议段落摘要，可以包括：步骤10221，评价所述会议段落中的每个句子以获得所述句子的评估值；步骤10222，根据所述会议段落中的每个句子的所述评估值确定候选句子，以形成候选句子集合；以及步骤10223，基于所述候选句子集合生成所述会议段落摘要。
根据一些示例性实例方式，在步骤10221，评价所述会议段落中的每个句子以获得所述句子的评估值，可以包括：计算所述句子的分值、冗余值和连贯值；基于所述分值、所述冗余值和所述连贯值计算所述评估值。
根据一些示例性实例方式，所述分值通过神经网络计算得出，所述分值越高表明所述句子包含的重要信息越多。
示例性地，在获得句子的分值所采用的神经网络中，可以基于语句信息捕捉方面的信息，将整个语句信息加入输出向量表达中，从而获得句子的分值。
根据一些示例性实例方式，所述冗余值通过比较所述句子与所述段落中其它句子之间的相似度而得出，所述冗余值越高表明所述句子的重复程度越大。
示例性地，通过比较句子和段落中其他的句子的相似度，例如，语义相似度，词语重复度等计算得出冗余值，如果两个句子语义相近，词语重复度大，则该句子的冗余值较大，该计算过程也可以使用神经网络来实现。
根据一些示例性实例方式，所述连贯值通过比较所述句子与所述段落中其它句子之间的相关性而得出，所述连贯值越高表明所述句子与所述段落中的其它句子之间的关系越紧密。
其中，待比较的两个句子可以相邻，也可以不相邻。
示例性地，通过比较句子和段落中其他的句子的连贯度，例如，相关性等，计算得出连贯值，如果两个句子语义相关性强，则该句子的连贯值较大，该计算过程也可以使用神经网络来实现。
由此可见，分值、冗余值和连贯值的计算过程中，不仅考虑到了句子的语序信息，还考虑到了句子与其他句子之间的交互信息，因而能为句子给出更加准确的评估值，使得本公开中对于句子的评估更加准确。
根据一些示例性实例方式，在步骤10222中，根据所述会议段落中的每个句子的所述评估值确定候选句子，以形成候选句子集合，可以包括：选取满足预定条件的句子，组成所述候选句子集合；其中，所述预定条件包括：所述评估值大于评估值阈值，所述分值大于分值阈值，所述冗余值大于冗余值阈值，并且所述连贯值大于连贯值阈值。
示例性地，分别设置分值阈值，冗余值阈值，连贯值阈值以及评估值阈值，选择出同时满足评估值大于评估值阈值，所述分值大于分值阈值，所述冗余值大于冗余值阈值，并且所述连贯值大于连贯值阈值的句子作为候选句子，并形成候选句子集合。
根据一些示例性实例方式，也可以对候选句子满足的阈值条件集合进行选取，例如，仅选择出评估值大于评估阈值的句子作为候选句子，以形成候选句子集合，或者选择同时满足分值大于分值阈值，冗余值大于冗余值阈值，并且连贯值大于连贯值阈值的句子作为候选句子，以形成候选句子集合。
根据一些示例性实例方式，在步骤10223中，基于所述候选句子集合生成所述会议段落摘要。
示例性地，可以基于步骤10222所生成的候选句子集合生成所述会议段落摘要。例如，可以直接将候选句子顺序排列生成会议段落摘要，或者，可以对候选句子集合进行筛选、去重等操作，去除表达了相同或相近含义的句子之后，再将候选句子集合中的剩余句子顺序排列生成会议段落摘要。
示例性地，候选句子也可以按照其他顺序排列，例如，在预定规则的指导下，将候选句子集合中的句子进行重新排序，从而生成会议段落摘要。
根据一些示例性实例方式，步骤1023中，基于每一个会议段落的会议段落摘要生成会议记录摘要，可以包括：评价所述会议段落摘要中的每个摘要句子以获得所述摘要句子的评估值；根据所述会议段落摘要中的每个摘要句子的所述评估值确定候选摘要句子，以形成候选摘要句子集合；基于所述候选摘要句子集合生成所述会议记录摘要。
示例性地，为了得到整个会议的会议记录摘要，对于文字会议记录中每一个段落所形成的段落摘要中的摘要句子，继续进行评价，从而获得候选摘要句子，形成候选摘要句子集合，并基于此形成会议记录摘要。步骤1023相当于对于各个段落摘要，进行进一步抽取，以形成整个会议记录的“大摘要”。
根据一些示例性实例方式，评价所述会议段落摘要中的每个摘要句子以获得所述摘要句子的评估值，包括：计算所述摘要句子的分值、冗余值和连贯值；基于所述摘要句子的所述分值、所述冗余值和所述连贯值计算所述摘要句子的所述评估值。
示例性地，对于段落摘要中的摘要句子，采用与文字会议记录中每个段落所包含的句子相同的方法进行评估值的计算，即，基于所述摘要句子的所述分值、所述冗余值和所述连贯值计算所述摘要句子的所述评估值。并最终基于该评估值生成会议记录摘要。
根据一些示例性实例方式，步骤103中的会议指令包括实体指令、观点指令和态度指令，并且其中基于所述文字会议记录提取会议指令包括：从所述文字会议记录中提取所述实体指令、所述观点指令和所述态度指令。
如图5所示，根据一些示例性实例方式，步骤103中的从所述文字会议记录中提取所述实体指令、所述观点指令和所述态度指令，包括：步骤1031，对所述文字会议记录中的每个句子进行词法分析以识别出所述会议的多个参与者实体和话题实体；步骤1032，从所述文字会议记录进行观点特征提取，以识别出表征观点的多个句子，通过对所述多个句子进行重组，提取与所述参与者实体对应的观点指令；步骤1033，从所述文字会议记录进行态度特征提取，以识别出表征态度的多个句子，通过对所述多个句子进行重组，提取与所述参与者实体对应的态度指令。
示例性地，在步骤1031中，对文字会议记录中的每个句子进行词法分析，词法分析方法可以选择为对所述句子进行分词得到多个分词，从所述多个分词中识别出实体词，对所述多个分词进行词性标注，并根据标注的词性对所述实体词和多个分词进行依存分析。其中所识别出的实体词可以包括参与者实体和话题实体。
示例性地，在步骤1032中，观点特征可以以某些词语或短语来描述，例如，某些词语或短语可以包括与参与者主体相关的观点。对这些词语或短语进行提取，识别出包含这些观点特征的句子，并对识别出的句子进行重组，以提取与所述参与者实体对应的观点指令。
例如，描述观点特征的词语或短语可以包括但不限于：“我认为”、“我可以”、“做什么”、“怎么做”、“我知道”、“如何”等等。
示例性地，在步骤1033中，态度特征也可以以某些词语或短语来描述，例如，某些词语或短语可以包括与参与者实体相关的态度。对这些词语或短语进行提取，识别出包含这些观点特征的句子，并对识别出的句子进行重组，以提取与所述参与者实体对应的态度指令。
例如，描述态度特征的词语或短语可以包括但不限于：“我愿意”、“您愿意”、“不愿意”、“没关系”、“不行”、“无所谓”等等。
根据一些示例性实例方式，基于所述实体指令、所述观点指令和所述态度指令，从所述文字会议记录中抽取出不同参与者实体对于同一话题实体的观点及态度，或同一参与者实体对于不同话题实体的观点和态度。
示例性地，基于实体指令中识别出的参与者实体和话题实体，再结合参与者实体对应的观点指令和态度指令，从文字会议记录中可以抽取出不同参与者实体对于同一话题实体的观点及态度和/或同一参与者实体对于不同话题实体的观点和态度。
例如，基于同一话题实体，针对数位参与者实体对该话题实体发表的观点及其态度，抽取出观点指令和态度指令，进而获得不同参与者实体对于同一话题实体的观点及态度。
替代性地或附加地，对于同一参与者实体，针对其对不同话题实体发表的观点及其态度，抽取出观点指令和态度指令，进而获得同一参与者实体对于不同话题实体的观点和态度。
根据一些示例性实例方式，所述态度指令包含态度倾向性，所述态度倾向性包括：积极、消极和中性。
示例性地，根据态度特征中的词语或短语的倾向性来描述态度指令所包含的态度倾向性为积极、消极或中性。例如，以“我愿意”、“您愿意”等态度特征从所述文字会议记录中识别出表征态度的多个句子，通过对所述多个句子进行重组而得到的态度指令，认为其倾向性为“积极的”；以“不愿意”、“不可以”等态度特征从所述文字会议记录中识别出表征态度的多个句子，通过对所述多个句子进行重组而得到的态度指令，认为其倾向性为“消极的”；以“没关系”“无所谓”等态度特征从所述文字会议记录中识别出表征态度的多个句子，通过对所述多个句子进行重组而得到的态度指令，认为其倾向性为“中性的”。
根据一些示例性实例方式，通过词向量计算，识别出所述会议指令的同义词和/或近义词，对所述同义词和/或所述近义词进行归一化处理，以识别出对同一会议指令的描述。
示例性地，为了对会议指令进行更加准确的识别，需要对同一会议指令的同义词和或近义词进行归一化处理。通过词向量的计算，对会议指令特征进行计算，将语义上相似和/或以其他方式与会议指令特征关联的特征做归一化处理。例如，通过词向量计算，判断某些词与会议指令特征是否具有相似性，如果判断结果为具有相似性，那么将所有具有相似的词均会识别出同一会议指令。
根据一些示例性实例方式，上述会议纪要的生成方法还可以包括自动抽取步骤，所述自动抽取步骤包括：通过对所述文字会议记录进行语义计算并且对所述文字会议记录中的每个词进行打分，从所述文字会议记录中抽取出关键词和高频词；基于所述关键词和高频词，确定会议背景、会议议题、会议目标、会议结论和/或任务安排。例如，关键词和高频词可以包括基于描述会议的元数据和/或其他信息生成的类别。例如，关键词和高频词可以为代表会议背景、会议议题、会议目标、会议结论和/或任务安排的关键词。
示例性地，通过对于包含上述关键词和高频词的句子进行筛选，可以确定出会议背景、会议议题、会议目标、会议结论和/或任务安排，可以将由此确定的会议背景、会议议题、会议目标、会议结论和/或任务安排作为会议纪要的一部分而包括在最终的会议纪要中。此外，对文字会议记录进行语义计算可以在用户的监督下进行，从而可以抽取出用户感兴趣的内容。
示例性地，不同的参与者实体可能在不同句子中对会议背景均进行了描述，那么在进行关键词和高频词提取后，两个句子均被识别出来，此时对于同样的内容，仅保留一个句子来描述会议背景，并将保留下来的关于会议背景的句子放入会议纪要。
根据一些示例性实例方式，上述会议纪要的生成方法还可以包括统计步骤，所述统计步骤包括：统计每个参与者实体的发言次数和/或每个参与者实体占总体发言的比例，以反映每个参与者实体的发言积极性。由此，会议纪要还可以选择性地包括每个参与者实体或个别参与者实体的发言积极性。
由以上分析可知，基于会议纪要的生成方法所生成的会议纪要示例性地可以包含：会议记录摘要和会议指令，还可以选择性地包括会议背景、会议议题、会议目标、会议结论、任务安排和/或每个参与者实体的发言积极性。因此，能够实现智能抽取会议纪要，节省时间成本和人力成本。此外，根据本公开实施例的方法所生成的会议纪要，不仅能够准确地抽取出会议的内容，而且还包含了丰富的内容，因此，能够获得详实而准确的会议纪要。
与上述几种实施例提供的会议纪要的生成方法相对应，本公开的另一实施例还提供一种会议纪要生成装置，由于本公开实施例提供的会议纪要生成装置与上述几种实施例提供的会议纪要的生成方法相对应，因此前述会议纪要的生成方法的实施方式也适用于本实施例提供的会议纪要的生成装置，在本实施例中不再详细描述。图6是根据本公开一个实施例的会议纪要生成装置的结构示意图。如图6所示，会议纪要的生成装置600可以包括：获取模块610、摘要提取模块620、会议指令提取模块630和会议纪要生成模块640。具体地，包括：
获取模块610，被配置为用于获取文字会议记录；
摘要提取模块620，被配置为用于对所述文字会议记录进行切分以形成多个会议段落，为每一个会议段落生成会议段落摘要，并且基于每一个会议段落的会议段落摘要生成会议记录摘要，
会议指令提取模块630，被配置为用于基于所述文字会议记录提取会议指令；以及
会议纪要生成模块640，被配置为用于基于所述会议记录摘要和所述会议指令，生成所述会议纪要。
示例性地，会议纪要的生成装置600还可以包括自动抽取模块(图中未示出)，其被配置为用于：通过对文字会议记录进行语义计算并且对所述文字会议记录中的每个词进行打分，从所述文字会议记录中抽取出关键和高频词；基于所述关键词和高频词，确定会议背景、会议议题、会议目标、会议结论和/或任务安排。
示例性地，会议纪要的生成装置600还可以包括统计模块(图中未示出)，统计模块被配置为用于统计每个参与者实体的发言次数和/或每个参与者实体占总体发言的比例，以反映每个参与者实体的发言积极性。
根据本公开的实施例，还提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器；以及，存储程序的存储器，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据上述的会议纪要的生成方法。
根据本公开的实施例，还提供了一种存储程序的计算机可读存储介质，所述程序包括指令，所述指令在由电子设备的处理器执行时，致使所述电子设备执行根据上述的会议纪要的生成方法。
图7是根据本公开实施例的用以实现会议纪要的生成方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图7所示，该电子设备700包括：一个或多个处理器701、存储器702，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图7中以一个处理器701为例。
存储器702即为本公开所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本公开所提供的会议纪要的生成方法。本公开的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本公开所提供的会议纪要的生成方法。
存储器702作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本公开实施例中的会议纪要的生成方法对应的程序指令/模块(例如，图6所示的建立模块610、批量提包任务创建模块620、虚拟包创建模块630和更新发布模块640)。处理器701通过运行存储在存储器702中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的会议纪要的生成方法。
存储器702可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据用以实现会议纪要的生成方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器702可选包括相对于处理器701远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至用以实现会议纪要的生成方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
用以实现会议纪要的生成方法的电子设备700还可以包括：输入装置703和输出装置704。处理器701、存储器702、输入装置703和输出装置704可以通过总线或者其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。
输入装置703可接收输入的数字或字符信息，以及产生与用以实现会议纪要的生成方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置704可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (20)

1.一种会议纪要的生成方法，包括：
获取文字会议记录；
对所述文字会议记录进行切分以形成多个会议段落，为每一个会议段落生成会议段落摘要，并且基于每一个会议段落的会议段落摘要生成会议记录摘要；
基于所述文字会议记录提取会议指令；以及
基于所述会议记录摘要和所述会议指令，生成所述会议纪要。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述为每一个会议段落生成会议段落摘要，包括：
评价所述会议段落中的每个句子以获得所述句子的评估值；
根据所述会议段落中的每个句子的所述评估值确定候选句子，以形成候选句子集合；以及
基于所述候选句子集合生成所述会议段落摘要。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述获取文字会议记录，包括：
获取会议录音；
对所述会议录音进行语音识别，以形成所述文字会议记录。
4.如权利要求2所述的方法，其中，评价所述会议段落中的每个句子以获得所述句子的评估值，包括：
计算所述句子的分值、冗余值和连贯值；
基于所述分值、所述冗余值和所述连贯值计算所述评估值。
5.如权利要求4所述的方法，其中，
所述分值通过神经网络计算得出，所述分值越高表明所述句子包含的重要信息越多。
6.如权利要求4所述的方法，其中，
所述冗余值通过比较所述句子与所述段落中其它句子之间的相似度而得出，所述冗余值越高表明所述句子的重复程度越大。
7.如权利要求4所述的方法，其中，
所述连贯值通过比较所述句子与所述段落中其它句子之间的相关性而得出，所述连贯值越高表明所述句子与所述段落中的其它句子之间的关系越紧密。
8.如权利要求4中所述的方法，其中，根据所述会议段落中的每个句子的所述评估值确定候选句子，以形成候选句子集合，包括：
选取满足预定条件的句子，组成所述候选句子集合；
其中，所述预定条件包括：所述评估值大于评估值阈值，所述分值大于分值阈值，所述冗余值大于冗余值阈值，并且所述连贯值大于连贯值阈值。
9.如权利要求1所述的方法，其中，
所述会议指令包括实体指令、观点指令和态度指令，并且
基于所述文字会议记录提取会议指令包括：从所述文字会议记录中提取所述实体指令、所述观点指令和所述态度指令。
10.如权利要求9所述的方法，其中，基于所述文字会议记录提取所述实体指令、所述观点指令和所述态度指令，包括：
对所述文字会议记录中的每个句子进行词法分析以识别出所述会议的多个参与者实体和话题实体；
从所述文字会议记录进行观点特征提取，以识别出表征观点的多个句子，通过对所述多个句子进行重组，提取与所述参与者实体对应的观点指令；
从所述文字会议记录进行态度特征提取，以识别出表征态度的多个句子，通过对所述多个句子进行重组，提取与所述参与者实体对应的态度指令。
11.如权利要求9或10所述的方法，其中，基于所述实体指令、所述观点指令和所述态度指令，从所述文字会议记录中抽取出不同参与者实体对于同一话题实体的观点及态度和/或同一参与者实体对于不同话题实体的观点和态度。
12.如权利要求9或10所述的方法，其中，
通过词向量计算，识别出所述会议指令的同义词和/或近义词，对所述同义词和/或所述近义词进行归一化处理，以识别出对同一会议指令的描述。
13.如权利要求9或10所述的方法，其中，
所述态度指令包含态度倾向性，所述态度倾向性包括：积极、消极和中性。
14.如权利要求1至10任一项所述的方法，其中，基于每一个会议段落的会议段落摘要生成会议记录摘要，包括：
评价所述会议段落摘要中的每个摘要句子以获得所述摘要句子的评估值；
根据所述会议段落摘要中的每个摘要句子的所述评估值确定候选摘要句子，以形成候选摘要句子集合；
基于所述候选摘要句子集合生成所述会议记录摘要。
15.如权利要求14所述的方法，其中，评价所述会议段落摘要中的每个摘要句子以获得所述摘要句子的评估值，包括：
计算所述摘要句子的分值、冗余值和连贯值；
基于所述摘要句子的所述分值、所述冗余值和所述连贯值计算所述摘要句子的所述评估值。
16.如权利要求1至10任一项所述的方法，还包括：自动抽取步骤，
所述自动抽取步骤包括：
通过对所述文字会议记录进行语义计算并且对所述文字会议记录中的每个词进行打分，从所述文字会议记录中抽取出关键词和高频词；
基于所述关键词和高频词，确定会议背景、会议议题、会议目标、会议结论和/或任务安排。
17.如权利要求10所述的方法，还包括：统计步骤，
所述统计步骤包括：统计每个参与者实体的发言次数和/或每个参与者实体占总体发言的比例，以反映每个参与者实体的发言积极性。
18.一种会议纪要的生成装置，包括：
获取模块，被配置为用于获取文字会议记录；
摘要提取模块，被配置为用于对所述文字会议记录进行切分以形成多个会议段落，为每一个会议段落生成会议段落摘要，并且基于每一个会议段落的会议段落摘要生成会议记录摘要，
会议指令提取模块，被配置为用于基于所述文字会议记录提取会议指令；以及
会议纪要生成模块，被配置为用于基于所述会议记录摘要和所述会议指令，生成所述会议纪要。
19.一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储程序的存储器，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据权利要求1-17中任一项所述的方法。
20.一种存储程序的计算机可读存储介质，所述程序包括指令，所述指令在由电子设备的处理器执行时，致使所述电子设备执行根据权利要求1-17中任一项所述的方法。
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