【限时免费】 项目实战:用PromptCLUE-base-v1-5构建一个智能会议纪要生成器,只需100行代码!...

项目实战:用PromptCLUE-base-v1-5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】PromptCLUE-base-v1-5 【免费下载链接】PromptCLUE-base-v1-5 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ClueAI/PromptCLUE-base-v1-5

项目构想:我们要做什么?

在日常工作中,会议纪要的整理是一项繁琐且耗时的任务。我们设计了一个基于PromptCLUE-base-v1-5的智能会议纪要生成器,能够自动从会议录音或文本记录中提取关键信息,并生成结构化的会议纪要。具体功能如下:

  • 输入:一段会议对话的文本记录(例如:“今天讨论了项目A的进度,技术团队表示下周可以完成开发,测试团队需要更多时间准备测试用例。”)。
  • 输出:结构化的会议纪要(例如:“会议主题:项目A进度讨论;技术团队:下周完成开发;测试团队:需要更多时间准备测试用例。”)。

技术选型:为什么是PromptCLUE-base-v1-5?

PromptCLUE-base-v1-5是一个强大的中文文本生成模型,具有以下核心亮点,非常适合实现我们的智能会议纪要生成器:

  1. 多任务支持:模型支持文本生成、信息抽取、分类等多种任务,能够灵活处理会议记录中的不同需求。
  2. 零样本学习能力:即使没有针对会议纪要的专门训练数据,模型也能通过Prompt设计完成任务。
  3. 生成质量高:模型在千亿中文语料上预训练,生成结果流畅且符合中文表达习惯。
  4. 易于集成:通过简单的API调用即可快速集成到项目中。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步:

  1. 输入处理:接收用户输入的会议文本记录。
  2. Prompt设计:设计一个有效的Prompt,引导模型从文本中提取关键信息并生成结构化输出。
  3. 模型调用:调用PromptCLUE-base-v1-5模型完成生成任务。
  4. 结果解析:对模型生成的结果进行后处理,确保格式符合预期。

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:

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.models.nlp import T5ForConditionalGeneration
from modelscope.preprocessors import TextGenerationTransformersPreprocessor

def generate_meeting_summary(meeting_text):
    """
    生成会议纪要的核心函数
    :param meeting_text: 会议文本记录
    :return: 结构化的会议纪要
    """
    # 加载模型和预处理器
    model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('ClueAI/PromptCLUE-base-v1-5', revision='v0.1')
    preprocessor = TextGenerationTransformersPreprocessor(model.model_dir)
    pipeline_t2t = pipeline(task=Tasks.text2text_generation, model=model, preprocessor=preprocessor)

    # 设计Prompt
    prompt = f"阅读以下会议记录并生成结构化会议纪要:\n{meeting_text}\n会议纪要:"

    # 调用模型生成结果
    result = pipeline_t2t(prompt, do_sample=True, top_p=0.8)

    # 返回生成的会议纪要
    return result['text']

# 示例输入
meeting_text = "今天讨论了项目A的进度,技术团队表示下周可以完成开发,测试团队需要更多时间准备测试用例。"
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
print("生成的会议纪要:", summary)

代码讲解:

  1. 模型加载:使用modelscope库加载PromptCLUE-base-v1-5模型。
  2. Prompt设计:通过设计一个清晰的Prompt,引导模型从会议文本中提取关键信息。
  3. 生成结果:调用模型的text2text_generation任务生成会议纪要。
  4. 结果输出:打印生成的会议纪要。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入:

今天讨论了项目A的进度,技术团队表示下周可以完成开发,测试团队需要更多时间准备测试用例。

输出:

会议主题:项目A进度讨论;技术团队:下周完成开发;测试团队:需要更多时间准备测试用例。

功能扩展

  1. 多轮对话支持:扩展功能以处理多轮会议对话,生成更详细的纪要。
  2. 关键词提取:从会议纪要中提取关键词,方便后续检索。
  3. 情感分析:分析会议中的情感倾向,例如是否有人对项目进度表示担忧。
  4. 多语言支持:结合翻译任务,支持生成多语言会议纪要。

结语

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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