【限时免费】项目实战：用all-mpnet-base-v2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all-mpnet-base-v2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】all-mpnet-base-v2 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/sentence-transformers/all-mpnet-base-v2

项目构想：我们要做什么？

在现代工作中，会议是团队协作的重要环节，但会议内容的记录和整理往往耗时耗力。为了解决这一问题，我们设计了一个智能会议纪要生成器。该应用的核心功能是：

输入：一段会议录音的文字转录（或直接输入会议讨论的文本内容）。
输出：自动生成的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务。

通过利用all-mpnet-base-v2模型的语义嵌入能力，我们可以高效地从会议文本中提取关键信息，并生成结构化的会议纪要。

技术选型：为什么是all-mpnet-base-v2？

all-mpnet-base-v2是一个基于sentence-transformers的模型，具有以下核心亮点，非常适合实现我们的项目：

强大的语义理解能力：模型能够将句子映射到高维向量空间，捕捉句子的语义信息，非常适合从会议文本中提取关键内容。
高效的文本聚类与相似性计算：通过计算句子之间的相似性，可以快速识别会议中的重复讨论点或核心议题。
支持长文本处理：虽然模型默认支持384个token的输入，但通过分段处理，可以有效应对较长的会议文本。
开源且易于集成：模型可以直接通过sentence-transformers库调用，代码简洁高效。

核心实现逻辑

我们的智能会议纪要生成器分为以下几个步骤：

文本预处理：对输入的会议文本进行分段，确保每段不超过模型的最大输入限制。
语义嵌入生成：使用all-mpnet-base-v2模型将每段文本转换为向量表示。
关键信息提取：通过计算向量之间的相似性，识别会议中的核心讨论点。
纪要生成：将提取的关键信息结构化，生成会议纪要。

关键代码逻辑

以下是核心代码逻辑的伪代码：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 加载模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')

# 输入会议文本
meeting_text = ["会议讨论了项目A的进度...", "团队成员提出了关于项目B的建议...", ...]

# 生成语义嵌入
embeddings = model.encode(meeting_text)

# 使用K-Means聚类提取关键点
kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 假设提取3个核心讨论点
clusters = kmeans.fit_predict(embeddings)

# 根据聚类结果生成纪要
for i in range(3):
    print(f"关键讨论点 {i+1}:")
    for idx, cluster in enumerate(clusters):
        if cluster == i:
            print(f"- {meeting_text[idx]}")

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，并对关键部分进行了详细注释：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

def generate_meeting_summary(meeting_text, num_key_points=3):
    """
    生成会议纪要的核心函数
    :param meeting_text: 会议文本列表，每个元素为一段讨论内容
    :param num_key_points: 需要提取的关键讨论点数量
    :return: 结构化的会议纪要
    """
    # 加载预训练模型
    model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')

    # 生成语义嵌入
    embeddings = model.encode(meeting_text)

    # 使用K-Means聚类提取关键点
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_key_points)
    clusters = kmeans.fit_predict(embeddings)

    # 生成会议纪要
    summary = {}
    for i in range(num_key_points):
        key_point = f"关键讨论点 {i + 1}"
        summary[key_point] = [meeting_text[idx] for idx, cluster in enumerate(clusters) if cluster == i]

    return summary

# 示例会议文本
meeting_text = [
    "项目A的进度比预期慢，需要加快开发速度。",
    "团队建议增加每周的代码审查会议以提高质量。",
    "项目B的需求变更较多，需要重新评估时间线。",
    "下周将安排一次与客户的沟通会议。",
    "项目A的测试覆盖率不足，需要补充测试用例。"
]

# 生成会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)

# 打印结果
for key, points in summary.items():
    print(key)
    for point in points:
        print(f"- {point}")
    print()

代码讲解

模型加载：使用SentenceTransformer加载all-mpnet-base-v2模型。
语义嵌入生成：model.encode将会议文本转换为向量表示。
聚类分析：通过KMeans对向量进行聚类，提取核心讨论点。
纪要生成：根据聚类结果，将会议文本按关键点分类，生成结构化的会议纪要。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行上述代码后，输出结果如下：

关键讨论点 1
- 项目A的进度比预期慢，需要加快开发速度。
- 项目A的测试覆盖率不足，需要补充测试用例。

关键讨论点 2
- 团队建议增加每周的代码审查会议以提高质量。

关键讨论点 3
- 项目B的需求变更较多，需要重新评估时间线。
- 下周将安排一次与客户的沟通会议。

功能扩展

支持更长的会议文本：可以通过分段处理或滑动窗口技术扩展模型对长文本的支持。
多语言支持：结合其他多语言模型，支持非英语会议纪要的生成。
自动化任务提取：通过命名实体识别（NER）技术，自动提取会议中的待办任务和责任人。
与语音识别集成：直接对接语音识别API，实现从会议录音到纪要的全自动化流程。

结语