تكسب المكالمات هي من بين الموارد المهمة للمستثمرين والمحللين لتحديث أهداف الأسعار الخاصة بهم. الشركات عادة ما تنشر النصوص المقابلة قريبا بعد أحداث الأرباح. ومع ذلك، فإن النصوص الخام هي في كثير من الأحيان طويلة جدا وتفوت الهيكل المتماسك. لتعزيز الوضوح
، يكتب المحللون تقارير منظما جيدا لبعض أحداث استدعاء الأرباح الهامة من خلال تحليلها، تتطلب الوقت والجهد. في هذه الورقة، نقترح تاتسوم (نموذج الاهتمام بإنفاذ القالب للتلخيص)، ونهج تلخيص عصبي معمم لتوليد التقرير المنظم، وتقييم أدائه في مجال مكالمات الأرباح. نحن نبني كوربا كبيرا مع الآلاف من النصوص والتقارير باستخدام أحداث الأرباح التاريخية. نقوم أولا بتوليد مجموعة مرشحة من التقارير من Corpus كقوالب ناعمة محتملة لا تفرض قواعد فعلية على الإخراج. بعد ذلك، نوظف نموذج تشفير مع فقدان الهامش المرتبة لتحديد مجموعة المرشح وحدد أفضل قالب الجودة. أخيرا، يتم استخدام النص والقالب الناعم المحدد كإدخال في إطار SEQ2SEQ لتوليد التقرير. النتائج التجريبية على مجموعة بيانات المكالمات الأرباح تظهر أن نموذجنا يتفوق بشكل كبير على النماذج الحديثة من حيث المعلومات والهيكل.
