【限时免费】项目实战：用bert-large-cased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bert-large-cased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】bert-large-cased 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/google-bert/bert-large-cased

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耗时且繁琐的任务。我们希望通过自然语言处理技术，快速将会议录音或文字记录转化为结构化的会议纪要。本项目将利用bert-large-cased模型，实现一个智能会议纪要生成器，其功能如下：

输入：一段会议的文字记录（或语音转文字后的文本）。
输出：结构化会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、行动项和负责人等信息。

例如，输入一段会议记录：

"今天我们讨论了项目A的进度，张三负责前端开发，李四负责后端开发。下周需要完成接口联调。"

输出会议纪要：

会议主题：项目A进度讨论
关键讨论点：前端开发由张三负责，后端开发由李四负责。
行动项：下周完成接口联调。
负责人：张三、李四。

技术选型：为什么是bert-large-cased？

bert-large-cased是一个基于Transformer架构的预训练模型，具有以下核心亮点，非常适合本项目：

强大的上下文理解能力：
模型通过掩码语言建模（MLM）和下一句预测（NSP）任务预训练，能够捕捉文本中的上下文关系，准确提取关键信息。
支持序列分类和标记分类任务：
本项目需要对会议记录进行分类（如主题、讨论点、行动项等），bert-large-cased的微调能力可以轻松适配这类任务。
高精度和泛化能力：
模型在多个下游任务（如SQuAD、MultiNLI）上表现优异，能够处理复杂的自然语言场景。
支持长文本处理：
会议记录通常较长，bert-large-cased的最大输入长度为512个token，能够覆盖大部分会议内容。

核心实现逻辑

1. 模型调用与微调

我们将使用bert-large-cased的序列分类功能，对会议记录进行分类。以下是核心逻辑：

输入处理：
将会议记录分段，每段作为一个输入序列，通过BertTokenizer进行编码。
模型微调：
在预训练模型的基础上，添加一个分类层，用于输出会议纪要的结构化标签（如主题、讨论点等）。
Prompt设计：
通过设计合适的Prompt，引导模型生成结构化输出。例如：

"会议记录：[输入文本]。请提取会议主题、关键讨论点和行动项。"

2. 代码框架

以下是基于PyTorch的核心代码框架：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
import torch

# 加载模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-large-cased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-large-cased', num_labels=4)  # 4类：主题、讨论点、行动项、负责人

# 示例数据：会议记录和标签
texts = ["今天我们讨论了项目A的进度...", "张三负责前端开发..."]
labels = [0, 1]  # 0:主题, 1:讨论点

# 编码输入
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
labels = torch.tensor(labels)

# 微调模型
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=torch.utils.data.TensorDataset(inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"], labels),
)

trainer.train()

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，包含数据预处理、模型训练和推理：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

# 1. 数据准备
texts = [
    "今天我们讨论了项目A的进度，张三负责前端开发，李四负责后端开发。下周需要完成接口联调。",
    "项目B的测试发现了一些问题，王五将负责修复。",
]
labels = [0, 1]  # 0:主题, 1:讨论点

# 2. 加载模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-large-cased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-large-cased', num_labels=4)

# 3. 编码输入
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
labels = torch.tensor(labels)

# 4. 微调模型
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=torch.utils.data.TensorDataset(inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"], labels),
)

trainer.train()

# 5. 推理示例
def generate_summary(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    predicted_label = torch.argmax(outputs.logits).item()
    return predicted_label

# 测试
print(generate_summary("项目A的进度需要加快。"))  # 输出: 0 (主题)

代码讲解：

数据准备：texts是会议记录，labels是对应的类别标签。
模型加载：使用bert-large-cased作为基础模型，并添加分类层。
输入编码：通过tokenizer将文本转换为模型可接受的输入格式。
模型训练：使用Trainer进行微调。
推理功能：generate_summary函数用于对新文本进行分类。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入：

"项目A的进度需要加快。"

输出：

类别：主题

功能扩展方向

多标签分类：支持同时输出多个标签（如主题和行动项）。
语音输入支持：结合语音识别API，直接处理会议录音。
模板生成：根据分类结果自动填充会议纪要模板。