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Action-Points-retrieval-from-meeting-transcript:使用基于转换器的XLNet预训练...
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2021-03-08
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从会议记录中检索动作点 使用基于变压器的XLNet预训练模型和AMI会议语料库对会议记录中的对话语音进行分类,从而对动作点进行检索 用例:将从会议笔录和提取的点中提取动作点的内容汇总并发送给所有参与者。 实现:用于训练和测试模型的数据来自AMI会议语料库,并相应地准备了xml中的数据用于训练多标签文本分类模型。 对于多标签文本分类,我们使用了Pytorch,使用了来自Huggingface的基于XLNet转换器的模型。 XLNet是Transformer-XL模型的扩展,该模型使用自回归方法进行预训练,以通过在输入序列分解阶数的所有排列上最大化预期的可能性来学习双向上下文。 对话总结在NLP社区中仍然是一项艰巨的任务。 在这一方面,我们仍在尝试进行对话总结。 #带有AMI语料库的微调模型可以从给定的Gdrive链接下方下载。 gdrive链接: ://drive.google.
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Action-Points-retrieval-from-meeting-transcript-main.zip (10个子文件)
Action-Points-retrieval-from-meeting-transcript-main
Testing_XLNET_TestClassification_model_v2.ipynb 153KB
sent_annot.pkl 5.03MB
transcript.txt 414B
requirements.txt 384B
LICENSE 1KB
README.md 2KB
Testing_XLNET_TestClassification_model_v2.py 11KB
ami_public_manual_1.6.2.zip 21.83MB
TextClassification_XLNET_with_AMI_corpus.ipynb 9.25MB
AMI Meeting Corpus data preparation_v2.ipynb 6KB
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