【限时免费】项目实战：用Conan-embedding-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Conan-embedding-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】Conan-embedding-v1 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/TencentBAC/Conan-embedding-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场景，但冗长的会议记录往往让人头疼。本项目旨在利用Conan-embedding-v1模型，构建一个智能会议纪要生成器。它的功能如下：

输入：一段会议录音的文本转录内容（可以是人工转录或语音识别工具生成）。
输出：自动生成的简洁会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务。

通过这个小工具，用户可以快速从冗长的会议内容中提取核心信息，提高工作效率。

技术选型：为什么是Conan-embedding-v1？

Conan-embedding-v1是一个强大的文本嵌入模型，特别适合处理中文文本任务。以下是它的核心亮点：

高效的文本嵌入能力：能够将文本转换为高维向量，捕捉语义信息，非常适合用于文本摘要和关键信息提取。
优秀的中文任务表现：在多项中文文本任务（如文本相似度、分类、聚类等）中表现优异，适合处理会议记录这类复杂文本。
轻量级且易集成：模型体积适中，易于部署，适合快速开发小型应用。

基于这些特性，Conan-embedding-v1是构建智能会议纪要生成器的理想选择。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

文本预处理：对输入的会议记录进行分段和清洗，去除无关内容（如语气词、重复语句）。
关键句提取：利用Conan-embedding-v1计算每段文本的嵌入向量，通过聚类或相似度分析提取关键句子。
摘要生成：将提取的关键句子进行重组和润色，生成简洁的会议纪要。

关键代码逻辑

调用Conan-embedding-v1模型：加载模型并计算文本嵌入向量。
设计Prompt：通过Prompt提示模型关注会议记录中的关键信息（如“请提取以下文本中的决策事项”）。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分附有中文注释：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 加载Conan-embedding-v1模型
model = SentenceTransformer("conan-embedding-v1")

def preprocess_text(text):
    """文本预处理：分段和清洗"""
    sentences = text.split("。")  # 简单分段
    sentences = [s.strip() for s in sentences if len(s.strip()) > 5]  # 去除短句
    return sentences

def extract_key_sentences(sentences, num_clusters=3):
    """提取关键句子：通过聚类"""
    embeddings = model.encode(sentences)  # 计算嵌入向量
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters).fit(embeddings)
    closest_indices = [np.argmin(np.linalg.norm(embeddings - center, axis=1)) for center in kmeans.cluster_centers_]
    return [sentences[i] for i in closest_indices]

def generate_summary(key_sentences):
    """生成摘要：简单拼接关键句子"""
    return "。".join(key_sentences) + "。"

# 示例输入
meeting_text = "今天会议讨论了项目进度。开发团队表示后端功能已完成80%。测试团队建议下周开始集成测试。最终决定下周三进行集成测试。"
sentences = preprocess_text(meeting_text)
key_sentences = extract_key_sentences(sentences)
summary = generate_summary(key_sentences)

print("生成的会议纪要：", summary)

代码讲解

文本预处理：将输入文本按句号分段，并过滤掉过短的句子。
关键句提取：使用K-Means聚类算法对句子嵌入向量进行聚类，从每个簇中选取最接近中心的句子作为关键句。
摘要生成：将关键句子拼接成一段连贯的文本。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入：

今天会议讨论了项目进度。开发团队表示后端功能已完成80%。测试团队建议下周开始集成测试。最终决定下周三进行集成测试。

输出：

生成的会议纪要：开发团队表示后端功能已完成80%。最终决定下周三进行集成测试。

功能扩展方向

支持多轮对话：扩展模型能力，支持对会议中的多轮讨论进行逻辑关联。
增加情感分析：识别会议中的情绪倾向（如争议点或共识）。
优化摘要生成：引入生成式模型（如GPT）对关键句子进行润色，生成更自然的摘要。

通过这个项目，你可以快速上手Conan-embedding-v1模型，并体验其在文本处理任务中的强大能力。希望它能激发你更多的创意！