项目实战：用mbart_large_50_many_to_many_mmt构建一个智能多语言会议纪要生成器，只需100行代码！
项目地址: https://gitcode.com/openMind/mbart_large_50_many_to_many_mmt 项目构想：我们要做什么？
在现代跨国会议中，参与者可能来自不同国家，使用不同的语言。会议结束后，整理会议纪要时，语言障碍往往成为一大挑战。为了解决这个问题，我们设计了一个“智能多语言会议纪要生成器”。该工具的核心功能如下：
- 输入：一段会议录音的文字转录（可以是任何一种支持的语言）。
- 输出：将输入的会议内容翻译成目标语言，并生成简洁的会议纪要（支持多种语言输出）。
例如，输入一段中文会议记录，可以输出英文、法文或日文的会议纪要，帮助全球团队成员快速理解会议内容。
技术选型：为什么是mbart_large_50_many_to_many_mmt？
mbart_large_50_many_to_many_mmt 是一个多语言机器翻译模型，支持50种语言的直接互译。以下是选择它的核心原因：
- 多语言支持：覆盖50种语言，满足跨国会议的语言需求。
- 直接翻译能力：无需中间语言转换，直接从源语言翻译到目标语言，减少误差。
- 高效生成：通过
forced_bos_token_id参数强制生成目标语言，确保翻译结果的准确性。 - 开源与易用性：基于PyTorch框架，易于集成到现有项目中。
核心实现逻辑
项目的核心逻辑分为以下几步：
- 加载模型和分词器：使用
AutoModelForMaskedLM和AutoTokenizer加载预训练的mbart_large_50_many_to_many_mmt模型。 - 设置源语言和目标语言：通过
tokenizer.src_lang设置源语言，并通过forced_bos_token_id指定目标语言。 - 生成翻译结果：调用模型的
generate方法，生成目标语言的翻译内容。 - 后处理与纪要生成：对翻译结果进行简洁化处理，提取关键信息作为会议纪要。
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：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
# 检查设备，优先使用GPU或NPU
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# 加载模型和分词器
model_name = "PyTorch-NPU/mbart_large_50_many_to_many_mmt"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name).to(device)
def generate_meeting_summary(source_text, src_lang, target_lang):
"""
生成多语言会议纪要
:param source_text: 输入的会议内容
:param src_lang: 源语言代码（如 "zh_CN"）
:param target_lang: 目标语言代码（如 "en_XX"）
:return: 翻译后的会议纪要
"""
# 设置源语言
tokenizer.src_lang = src_lang
# 编码输入文本
encoded_input = tokenizer(source_text, return_tensors="pt").to(device)
# 生成翻译结果
generated_tokens = model.generate(
**encoded_input,
forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id[target_lang],
max_length=512 # 限制生成长度
)
# 解码生成结果
translated_text = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
# 简单后处理，提取关键信息作为纪要
summary = translated_text.split("。")[0] # 取第一句作为摘要
return summary
# 示例输入：中文会议内容
meeting_content = "今天的会议讨论了下一季度的市场策略，重点是亚洲和欧洲市场的推广。"
src_lang = "zh_CN"
target_lang = "en_XX"
# 生成英文会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_content, src_lang, target_lang)
print("会议纪要：", summary)
代码讲解
- 设备检查：优先使用GPU或NPU加速推理。
- 模型加载：使用
AutoTokenizer和AutoModelForSeq2SeqLM加载预训练模型。 - 翻译函数：
generate_meeting_summary函数完成从源语言到目标语言的翻译，并提取关键信息作为纪要。 - 后处理：简单的分句处理，提取第一句作为会议摘要。
效果展示与功能扩展
效果展示
输入中文会议内容：
今天的会议讨论了下一季度的市场策略，重点是亚洲和欧洲市场的推广。
生成的英文会议纪要：
Today's meeting discussed the market strategy for the next quarter, focusing on promotions in Asia and Europe.
功能扩展
- 多语言支持：扩展支持更多语言，如法语、日语等。
- 自动分段：对长文本进行分段翻译，提高生成质量。
- 关键词提取：结合NLP技术提取会议关键词，生成更丰富的摘要。
- 语音输入：集成语音识别模块，直接从会议录音生成纪要。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
