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Améliorer les résumés de réunion avec les requêtes des utilisateurs

Une nouvelle méthode pour résumer les réunions se concentre sur des questions spécifiques à l'utilisateur.

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La synthèse de réunion, c'est le truc pour faire des descriptions courtes des réunions afin d'aider les gens à vite piger ce qui s'est passé. Plutôt que de se farcir des transcriptions longues comme le bras, les gens veulent un accès rapide à des infos sur des sujets spécifiques. C'est super pratique quand les utilisateurs ont des questions ou des intérêts précis.

Qu'est-ce que la synthèse de réunion axée sur les requêtes ?

La synthèse de réunion axée sur les requêtes (QFMS) est un moyen de créer des résumés basés sur les questions ou les sujets que les utilisateurs veulent connaître. Ce type de synthèse permet aux utilisateurs d'avoir des infos en lien avec leurs besoins, plutôt qu'un aperçu général de toute la réunion.

Par exemple, si quelqu'un veut savoir quels étaient les désaccords sur le design d'un produit, le résumé généré par QFMS devrait se concentrer sur ce sujet au lieu des discussions qui n’ont rien à voir. Ça rend la recherche d’infos pertinentes plus facile, sans avoir à fouiller dans des détails inutiles.

Défis dans la QFMS

Les anciennes méthodes de synthèse de réunions combinaient souvent le contenu de la réunion avec les requêtes des utilisateurs, mais avaient du mal à mettre en avant les parties pertinentes. Le problème vient surtout de la quantité d'infos dans les longues transcriptions de réunion. Quand une réunion est longue, les parties directement liées aux questions de l'utilisateur peuvent se perdre ou se diluer, ce qui complique la tâche du modèle de synthèse pour produire des résultats précis.

Une nouvelle approche pour la QFMS

Pour surmonter ces défis, une nouvelle méthode a été proposée. Cette méthode introduit un cadre qui prend en compte à la fois les mots dans la réunion et la structure de ce que chaque participant a dit. Elle utilise un type avancé de mécanisme d'attention pour déterminer quelles parties de la conversation sont les plus pertinentes par rapport à la question de l'utilisateur.

Les composants de la méthode

La méthode proposée se compose de trois parties principales :

  1. Découpage des entrées : Les longues transcriptions de réunion sont divisées en sections plus petites ou "chunks". Chaque chunk se chevauche un peu avec le suivant pour que des infos importantes ne soient pas ratées.

  2. Module de pertinence requête-énoncé : Cette étape mesure à quel point chaque partie de la réunion est liée à la question de l'utilisateur. En utilisant un système d'encodage spécial, elle calcule la similarité entre la requête et les différentes déclarations faites durant la réunion.

  3. Module d'Attention Conjointe : Cette partie combine les différents scores de pertinence en une seule vue et aide à générer un résumé. En se concentrant sur comment la requête se connecte à la fois avec les tokens (mots individuels) et les énoncés (phrases complètes), le modèle peut créer des résumés plus directement liés aux besoins de l'utilisateur.

Tests et résultats

La nouvelle approche a été testée par rapport à diverses méthodes existantes. Les résultats ont montré que le nouveau modèle surclassait les techniques précédentes, produisant de meilleurs résumés plus en phase avec les requêtes présentées.

Les principales conclusions des tests incluent :

  • La nouvelle méthode a nettement amélioré l'exactitude des résumés générés, se concentrant plus sur les parties essentielles des discussions liées aux questions de l'utilisateur.
  • Comparé à d'autres modèles, cette approche a fourni de meilleurs scores de rappel, ce qui signifie qu'elle a mieux réussi à extraire des infos pertinentes.
  • Elle a également reçu des retours positifs lors des évaluations humaines, où des experts ont examiné la fluidité, la pertinence par rapport à la requête et l'exactitude factuelle des résumés.

Implications de la nouvelle approche

La recherche met en avant que comprendre comment les requêtes se rapportent à la fois aux mots individuels et aux énoncés complets est crucial pour une synthèse efficace. En utilisant cette méthode, les organisations peuvent améliorer leur manière de partager les insights des réunions, gagnant du temps et augmentant la clarté pour ceux qui doivent prendre des décisions basées sur les infos fournies.

Conclusion

En résumé, les avancées dans la synthèse de réunion axée sur les requêtes montrent une voie prometteuse pour aider les gens à obtenir les infos dont ils ont besoin sans avoir à lire des transcriptions longues. En comprenant explicitement la pertinence de chaque partie de la conversation par rapport aux requêtes des utilisateurs, cette méthode non seulement améliore l'efficacité de la synthèse mais s'assure aussi que les sujets clés sont abordés plus précisément.

Cette approche peut être bénéfique pour divers domaines, y compris les affaires, l'éducation et le gouvernement, où les réunions génèrent souvent d'énormes quantités d'infos, ce qui rend l'extraction d'insights pertinents critique. Dans l'ensemble, l'avenir de la synthèse de réunion s'annonce radieux avec des améliorations continues dans ce domaine.

Source originale

Titre: Query-Utterance Attention with Joint modeling for Query-Focused Meeting Summarization

Résumé: Query-focused meeting summarization (QFMS) aims to generate summaries from meeting transcripts in response to a given query. Previous works typically concatenate the query with meeting transcripts and implicitly model the query relevance only at the token level with attention mechanism. However, due to the dilution of key query-relevant information caused by long meeting transcripts, the original transformer-based model is insufficient to highlight the key parts related to the query. In this paper, we propose a query-aware framework with joint modeling token and utterance based on Query-Utterance Attention. It calculates the utterance-level relevance to the query with a dense retrieval module. Then both token-level query relevance and utterance-level query relevance are combined and incorporated into the generation process with attention mechanism explicitly. We show that the query relevance of different granularities contributes to generating a summary more related to the query. Experimental results on the QMSum dataset show that the proposed model achieves new state-of-the-art performance.

Auteurs: Xingxian Liu, Bin Duan, Bo Xiao, Yajing Xu

Dernière mise à jour: 2023-05-31 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2303.04487

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.04487

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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