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文档简介
第一文本数据分别填充至多个结构化的会议记2根据所述音频数据和目标会议整理模型,确定与所述音频数据对应的目标会议模板;所述目标会议模板包括多个结构化的会议记录项;根据所述音频数据和所述目标会议整理模型,分别确定与所述根据所述会议记录样本数据对预设会议整理模型进行训练,得到训练根据所述会议历史文本样本数据和对应的所述记录模板样本数据获取用户对所述目标会议整理模型的修正操作,得到修正后的所述目标会议整理模根据所述音频数据和所述修正后的所述目标会议整理模型,再次确一文本数据分别填充至所述多个结构化的会议记对所述多个结构化的会议记录项中分别填充的所述第一从所述向量数据库匹配与所述问题向量数据对应的目标会议向根据预设转换模型,将所述目标文本数据转化得到对应的语音若所述用户的身份校验通过,则根据预设理解模型,确定3若所述声纹数据与预设声纹的相似度大于预设相似度,则确根据所述目标会议的时间,对所述第二文本数据进行标记,以使用第一确定模块,用于根据所述音频数据和目标会议整理模型第二确定模块,用于根据所述音频数据和所述目标会议整理序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1_9中任一项所述的会议记录方法的4述第一文本数据分别填充至所述多个结构化的会议记5[0017]对所述多个结构化的会议记录项中分别填充的所述第一文本数据进行向量化处[0035]可选地,所述将所述第一文本数据分别填充至所述多个结构化的会议记录项之[0044]第一训练模块,用于根据所述会议记录样本数据对预设6[0049]第三确定模块,用于根据所述音频数据和所述修正后的再次确定与所述音频数据对应的目标会议模板和与所述多个结构化的会议记录项对应的78练好的目标会议整理模型中,目标会议整理模型可以输出于音频数据对应的目标会议模进行训练,其目的是可以通过目标会议整理模型来自动对目标会议模板中的内容进行填9[0093]在本发明实施例中,将第一文本数据分别填充至多个结构化的会议记录项中之[0094]具体地,在将所述第一文本数据分别填充至所述多个结素表示该词在文本中出现的次数。这种方法忽略了词序,但简单易行。TF_IDF(Term些向量能够捕捉词之间的语义和语法关系。常见的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和FastText。词嵌入通常在更大的语料库上预训练,然后可以用于各种NLP任务。句向量Doc2Vec、BERT、GPT等。主题模型(TopicModels):主题模型如LDA(LatentDirichlet[0105]具体地,例如预设相似度为90判断出问题语音的声纹数据与预设声纹的相似度为91则可以确定用户的身份校验通过,判断出问题语音的声纹数据与预设声纹的相[0107]在本发明实施例中,将第一文本数据分别填充至多个结型即可对会议的内容进行整理并记录,不需要花费时间和精力对会议的内容进行总结整型即可对会议的内容进行整理并记录,不需要花费时间和精力对会议的内容进行总结整[0122]第一训练模块,用于根据所述会议记录样本数据对预设[0127]第三确定模块,用于根据所述音频数据和所述修正后的再次确定与所述音频数据对应的目标会议模板和与所述多个结构化的会议记录项对应的行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中[0158]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程
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