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.
أظهرت نماذج واسعة النطاق على نطاق واسع عروضا قوية على العديد من توليد اللغة الطبيعية وفهم المعايير.ومع ذلك، فإن إدخال العمولة فيها لتوليد نص أكثر واقعية يظل تحديا.مستوحاة من العمل السابق على جيل المعرفة المنطقي ومنطق العموم التوليد، نقدم طريقتين لإضا
فة مهارات ومعرفة المنطق المنطقي إلى نماذج تلخيص مبادرة.فازت هذه الطريقة على خط الأساس على درجات الحمر، مما يدل على تفوق نماذجنا على أساس الأساس.تشير نتائج التقييم البشري إلى أن الملخصات الناتجة عن طريقتنا أكثر واقعية ولديها أخطاء معدلة أقل.
