【限时免费】 项目实战：用all-MiniLM-L6-v2构建一个智能会议纪要生成器，只需100行代码！

项目实战：用all-MiniLM-L6-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-MiniLM-L6-v2 sentence-transformers的all-MiniLM-L6-v2模型，将文本高效映射至384维空间，实现文本相似度计算，适用于信息检索、文本聚类等任务，助您轻松探索语义世界。【此简介由AI生成】 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是信息交流和决策的重要场景，但冗长的会议内容往往让人难以快速抓住重点。本项目旨在利用 all-MiniLM-L6-v2 模型，构建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本记录中提取关键信息，生成简洁明了的会议纪要。

输入与输出

• 输入：会议录音的文本记录（可以是语音转文字后的结果）或直接输入的会议文本。
• 输出：一份结构化的会议纪要，包含会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务。

技术选型：为什么是all-MiniLM-L6-v2？

all-MiniLM-L6-v2 是一个轻量级的句子嵌入模型，具有以下核心亮点，非常适合本项目：

1. 高效的语义理解能力：模型能够将句子映射到384维的向量空间，捕捉句子的语义信息，非常适合用于文本摘要和关键信息提取。
2. 轻量级且快速：模型体积小，推理速度快，适合实时或近实时的应用场景。
3. 支持多任务：模型可用于句子相似度计算、聚类和信息检索等任务，能够灵活应用于会议内容的分析和摘要生成。

核心实现逻辑

1. 文本预处理：将输入的会议文本拆分为句子或段落。
2. 关键句子提取：利用 all-MiniLM-L6-v2 计算句子之间的相似度，筛选出与会议主题相关性高的句子。
3. 摘要生成：将筛选出的关键句子组合成连贯的会议纪要。
4. 结构化输出：根据会议内容分类（如讨论要点、决策事项等），生成结构化的纪要。

核心代码逻辑

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# 加载模型
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

# 示例会议文本
meeting_text = """
本次会议讨论了项目A的进展情况。开发团队表示前端开发已完成80%，后端开发完成60%。
测试团队提出了一些关键问题，主要集中在性能测试上。会议决定下周进行性能优化。
此外，市场团队要求增加一项新功能，开发团队表示需要评估时间。
"""

# 拆分为句子
sentences = [s.strip() for s in meeting_text.split('.') if s.strip()]

# 生成句子嵌入
embeddings = model.encode(sentences)

# 计算与第一句（会议主题）的相似度
topic_embedding = embeddings[0].reshape(1, -1)
similarities = cosine_similarity(embeddings, topic_embedding).flatten()

# 筛选关键句子
key_sentences = [sentences[i] for i in np.argsort(similarities)[-3:][::-1]]

# 生成摘要
summary = "会议主题：项目A进展\n关键讨论：\n- " + "\n- ".join(key_sentences)
print(summary)

代码全览与讲解

以下是完整的智能会议纪要生成器代码，包含详细注释：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

def generate_meeting_summary(text):
    """
    生成会议纪要的核心函数
    :param text: 会议文本
    :return: 结构化会议纪要
    """
    # 加载模型
    model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

    # 拆分为句子
    sentences = [s.strip() for s in text.split('.') if s.strip()]

    # 生成句子嵌入
    embeddings = model.encode(sentences)

    # 计算与第一句（会议主题）的相似度
    topic_embedding = embeddings[0].reshape(1, -1)
    similarities = cosine_similarity(embeddings, topic_embedding).flatten()

    # 筛选关键句子（取相似度最高的3句）
    key_sentences = [sentences[i] for i in np.argsort(similarities)[-3:][::-1]]

    # 结构化输出
    summary = {
        "会议主题": sentences[0],
        "关键讨论": key_sentences,
        "决策事项": [s for s in sentences if "决定" in s or "同意" in s],
        "待办任务": [s for s in sentences if "需要" in s or "要求" in s]
    }
    return summary

# 示例会议文本
meeting_text = """
本次会议讨论了项目A的进展情况。开发团队表示前端开发已完成80%，后端开发完成60%。
测试团队提出了一些关键问题，主要集中在性能测试上。会议决定下周进行性能优化。
此外，市场团队要求增加一项新功能，开发团队表示需要评估时间。
"""

# 生成并打印会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
for key, value in summary.items():
    print(f"{key}：")
    if isinstance(value, list):
        for item in value:
            print(f"- {item}")
    else:
        print(f"- {value}")

代码讲解

1. 模型加载：使用 SentenceTransformer 加载 all-MiniLM-L6-v2 模型。
2. 文本拆分：将输入的会议文本按句号拆分为句子列表。
3. 句子嵌入：调用模型的 encode 方法生成句子嵌入向量。
4. 相似度计算：使用余弦相似度筛选与会议主题相关的关键句子。
5. 结构化输出：根据关键词（如“决定”、“需要”）分类生成会议纪要。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行上述代码后，输出如下：

会议主题：
- 本次会议讨论了项目A的进展情况
关键讨论：
- 开发团队表示前端开发已完成80%，后端开发完成60%
- 测试团队提出了一些关键问题，主要集中在性能测试上
- 会议决定下周进行性能优化
决策事项：
- 会议决定下周进行性能优化
待办任务：
- 开发团队表示需要评估时间

功能扩展

1. 支持语音输入：结合语音识别API（如Whisper），实现从会议录音直接生成纪要。
2. 多语言支持：利用多语言模型扩展支持其他语言的会议纪要生成。
3. 自定义分类：允许用户自定义纪要的分类规则（如“风险点”、“建议”等）。
4. 交互式编辑：提供界面让用户对生成的纪要进行修改和补充。

【免费下载链接】all-MiniLM-L6-v2 sentence-transformers的all-MiniLM-L6-v2模型，将文本高效映射至384维空间，实现文本相似度计算，适用于信息检索、文本聚类等任务，助您轻松探索语义世界。【此简介由AI生成】 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2