مع الوفاء المتزايد من نصوص الاجتماعات، اجتذبت ملخص الاجتماع المزيد والمزيد من الاهتمام من الباحثين. حققت طريقة التدريب المسبق غير المعروضة على أساس هيكل المحولات المبلغة مع ضبط المهام المصب الناجمة نجاحا كبيرا في مجال تلخيص النص. ومع ذلك، فإن الهيكل
الدلالي وأسلوب حقول الاجتماع يختلف تماما عن مقالات. في هذا العمل، نقترح شبكة فك ترميز ترميز ترميز هيرسلجية ذات مهام مسبقة مهام متعددة. على وجه التحديد، نحن نخفي الجمل الرئيسية في تشفير مستوى الكلمات وتوليدها في وحدة فك الترميز. علاوة على ذلك، نقع بشكل عشوائي بعض محاذاة الدور في نص الإدخال وإجبار النموذج على استعادة علامات الدور الأصلية لإكمال المحاذاة. بالإضافة إلى ذلك، نقدم آلية تجزئة موضوعا لمواصلة تحسين جودة الملخصات التي تم إنشاؤها. تظهر النتائج التجريبية أن طرازنا متفوق على الأساليب السابقة في مجموعات بيانات ملخص الاجتماع AMI و ICSI.
