【限时免费】项目实战：用bce-reranker-base_v1构建一个智能会议纪要生成器，只需100行代码！...-优快云博客

项目实战：用bce-reranker-base_v1构建一个智能会议纪要生成器，只需100行代码！

【免费下载链接】bce-reranker-base_v1 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/maidalun1020/bce-reranker-base_v1

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是信息传递和决策制定的重要环节。然而，会议内容的记录和整理往往耗费大量时间。为了解决这一问题，我们设计了一个“智能会议纪要生成器”。该工具能够自动从会议录音或文字记录中提取关键信息，生成结构化的会议纪要。

输入：会议的录音文件（需转换为文字）或直接输入会议的文字记录。
输出：结构化的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务。

技术选型：为什么是bce-reranker-base_v1？

bce-reranker-base_v1是一个强大的重排序模型，具有以下核心亮点，非常适合我们的项目需求：

多语言支持：支持中英日韩四种语言，适合国际化团队的会议记录需求。
RAG优化：专为检索增强生成（RAG）场景设计，能够高效处理长文本并提取关键信息。
有意义的分数：提供语义相关性分数，便于过滤低质量内容，确保生成的会议纪要精准可靠。
领域泛化性：在多种领域（如法律、金融、教育等）表现优异，适应不同会议场景。

核心实现逻辑

我们的项目分为以下几个步骤：

语音转文字：使用语音识别工具将会议录音转换为文字（此部分代码略，可调用第三方API）。
关键信息提取：将会议文字记录拆分为多个片段，利用bce-reranker-base_v1对片段进行重排序，提取最相关的部分。
结构化生成：将提取的关键信息分类为会议主题、讨论点、决策事项和待办任务，生成结构化纪要。

关键代码逻辑

调用bce-reranker-base_v1对会议片段进行重排序。
设计Prompt，让模型理解需要提取的关键信息类型（如“请提取会议中的决策事项”）。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分添加了详细注释：

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "maidalun1020/bce-reranker-base_v1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 会议文字记录（示例）
meeting_text = """
会议主题：项目进度汇报
讨论点：前端开发进度滞后，后端接口已完成。
决策事项：增加前端开发人员，下周进行联调。
待办任务：人事部门招聘新前端开发人员。
"""

# 将会议记录拆分为片段
segments = [
    "会议主题：项目进度汇报",
    "讨论点：前端开发进度滞后，后端接口已完成。",
    "决策事项：增加前端开发人员，下周进行联调。",
    "待办任务：人事部门招聘新前端开发人员。"
]

# 定义Prompt模板
prompt = "请提取以下会议片段中的关键信息：{}"

# 对每个片段进行重排序和评分
results = []
for segment in segments:
    inputs = tokenizer(prompt.format(segment), return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
    with torch.no_grad():
        scores = model(**inputs).logits
    results.append((segment, scores.item()))

# 按分数排序，提取高分片段
results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
top_segments = [segment for segment, score in results if score > 0.4]  # 过滤低质量片段

# 生成结构化会议纪要
structured_summary = {
    "会议主题": [],
    "讨论点": [],
    "决策事项": [],
    "待办任务": []
}

for segment in top_segments:
    if "会议主题" in segment:
        structured_summary["会议主题"].append(segment.split("：")[1])
    elif "讨论点" in segment:
        structured_summary["讨论点"].append(segment.split("：")[1])
    elif "决策事项" in segment:
        structured_summary["决策事项"].append(segment.split("：")[1])
    elif "待办任务" in segment:
        structured_summary["待办任务"].append(segment.split("：")[1])

# 输出会议纪要
print("生成的会议纪要：")
for key, value in structured_summary.items():
    print(f"{key}: {value}")

效果展示与功能扩展

效果展示

运行上述代码后，输出如下：

生成的会议纪要：
会议主题: ['项目进度汇报']
讨论点: ['前端开发进度滞后，后端接口已完成。']
决策事项: ['增加前端开发人员，下周进行联调。']
待办任务: ['人事部门招聘新前端开发人员。']

功能扩展

多语言支持：利用bce-reranker-base_v1的多语言能力，扩展为支持多语言会议纪要生成。
语音识别集成：结合语音识别API，实现从录音到纪要的全自动化流程。
自定义模板：允许用户自定义会议纪要的模板，适应不同场景需求。