【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种会议决策支持情况预测方法、装置、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、随着互联网技术高速发展，线上会议系统作为会议组织和管理的核心工具，对于保障会议质量和效率具有至关重要的作用。会议系统对会议内容做出更细致客观的记录，根本目的在于辅助会议决策分析及会后复盘。目前，线上会议系统通过在会议结束后输出会议过程中的对话文本记录，用于辅助会议决策分析及复盘。然后，会议过程中的对话文本记录内容繁多，难于整理，不利于会议决策分析及复盘，因此，如何更好地利用会议记录辅助进行决策分析依然是线上会议系统的需要解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种会议决策支持情况预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在提出一种会议决策支持情况预测方案，通过提取线上会议的会议决策内容，并预测参会人员对会议决策内容的支持情况，实现更好地辅助会议组织者进行会议决策分析和复盘。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种会议决策支持情况预测方法，该方法包括：
3、获取线上会议的对话文本记录和会议相关材料，根据所述对话文本记录生成会议概要；
4、基于所述对话文本记录进行情感分类，得到所述对话文本记录中各个参会人员的各段对话文本分别对应的情感类别；
5、根据所述会议概要和所述会议相关材料生成所述线上会议的决策内容；
6、根据所述会议概要、所述决策内容、所述参会人员的各段对话文本以及各段对话
7、可选地，根据所述对话文本记录生成会议概要的步骤包括：
8、在所述线上会议进行过程中获取当前的实时对话文本和历史概要，所述历史概要是根据所述线上会议中在所述实时对话文本之前产生的历史对话文本生成的概要；
9、根据所述实时对话文本和所述历史概要生成新的概要，并在所述线上会议结束后将最新生成的概要作为根据所述对话文本记录生成的会议概要。
10、可选地，所述根据所述实时对话文本和所述历史概要生成新的概要的步骤包括：
11、根据所述实时对话文本和所述历史概要构建问题，所述问题包含用于指示大语言模型根据所述实时对话文本和所述历史概要生成概要的内容；
12、将所述问题输入预设的大语言模型，通过所述大语言模型输出新的概要。
13、可选地，所述基于所述对话文本记录进行情感分类，得到所述对话文本记录中各个参会人员的各段对话文本分别对应的情感类别的步骤包括：
14、对所述对话文本记录中各个参会人员的各段对话文本分别进行情感分类，得到各段对话文本的第一情感分类结果，其中，所述第一情感分类结果表征对应的对话文本属于各预设情感类别的置信度；
15、对所述对话文本记录中各个参会人员的各段对话文本对应的音频数据进行情感分类，得到各段音频数据的第二情感分类结果，其中，所述第二情感分类结果表征对应的音频数据属于各所述预设情感类别的置信度；
16、根据各段对话文本的所述第一情感分类结果和各段对话文本对应的音频数据的所述第二情感分类结果，确定各段对话分别对应的情感类别。
17、可选地，所述根据所述会议概要和所述会议相关材料生成所述线上会议的决策内容的步骤包括：
18、获取所述会议概要和所述会议相关材料中的各段文本分别对应的嵌入向量和词性向量，所述词性向量用于表征对应文本的情感积极程度；
19、将各段文本对应的嵌入向量和词性向量进行拼接，得到各段文本分别对应的拼接向量；
20、计算各所述拼接向量的中心向量，分别计算各所述拼接向量与所述中心向量之间的距离，根据距离为各所述拼接向量加权得到加权向量，其中，距离越大所加的权重越小；
21、将各段文本对应的所述加权向量组合后输入预设的决策内容提取模型，通过所述决策内容提取模型输出所述线上会议的决策内容。
22、可选地，所述根据所述会议概要、所述决策内容、所述参会人员的各段对话文本以及各段对话文本对应的所述情感类别，预测各所述参会人员分别对所述决策内容的支持情况的步骤包括：
23、对于每一位所述参会人员，将所述会议概要、所述决策内容、所述参会人员的各段对话文本以及各段对话文本对应的所述情感类别进行拼接，得到文本序列；
24、将所述文本序列中各个词转换为对应的词嵌入向量，将各个词的所述词嵌入向量输入预设的决策支持情况预测模型，通过所述决策支持情况预测模型输出所述参会人员对所述决策内容的支持情况。
25、为实现上述目的，本专利技术还提供一种会议决策支持情况预测装置，该装置包括：
26、获取模块，用于获取线上会议的对话文本记录和会议相关材料，根据所述对话文本记录生成会议概要；
27、分类模块，用于基于所述对话文本记录进行情感分类，得到所述对话文本记录中各个参会人员的各段对话文本分别对应的情感类别；
28、生成模块，用于根据所述会议概要和所述会议相关材料生成所述线上会议的决策内容；
29、预测模块，用于根据所述会议概要、所述决策内容、所述参会人员的各段对话文本以及各段对话文本对应的所述情感类别，预测各所述参会人员分别对所述决策内容的支持情况，基于所有所述参会人员的支持情况输出所述线上会议对应的决策支持情况预测结果。
30、为实现上述目的，本专利技术还提供一种会议决策支持情况预测设备，所述会议决策支持情况预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的会议决策支持情况预测程序，所述会议决策支持情况预测程序被所述处理器执行时实现如上所述的会议决策支持情况预测方法的步骤。
31、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有会议决策支持情况预测程序，所述会议决策支持情况预测程序被处理器执行时实现如上所述的会议决策支持情况预测方法的步骤。
32、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的会议决策支持情况预测方法的步骤。
33、在本专利技术实施例中，通过获取线上会议的对话文本记录和会议相关材料，以及根据对话文本记录生成会议概要，再基于对话文本记录进行情感分类，得到对话文本记录中各个参会人员的各段对话文本分别对应的情感类别，根据会议概要和会议相关材料生成线上会议的决策内容，基于会议概要、决策内容、参会人员的各段对话文本和各段对话文本对应的情感类别预测各个参会人员对该决策内容的支持情况，进而根据支持情况输出线上会议的决策内容支持情况预测结果。需要说明的是，参会人员的各段对话文本包含了参会人员对决策内容的具体发言内容，而各段对话的情感类别则体现了参会人员对决策内容的具体情感状态，例如能本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述会议决策支持情况预测方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述根据所述对话文本记录生成会议概要的步骤包括：
3.如权利要求2所述的会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述根据所述实时对话文本和所述历史概要生成新的概要的步骤包括：
4.如权利要求1所述的会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述基于所述对话文本记录进行情感分类，得到所述对话文本记录中各个参会人员的各段对话文本分别对应的情感类别的步骤包括：
5.如权利要求1所述的会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述根据所述会议概要和所述会议相关材料生成所述线上会议的决策内容的步骤包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述根据所述会议概要、所述决策内容、所述参会人员的各段对话文本以及各段对话文本对应的所述情感类别，预测各所述参会人员分别对所述决策内容的支持情况的步骤包括：
7.一种会议决策支持情况预测装置，其特征在于，所述会
8.一种会议决策支持情况预测设备，其特征在于，所述会议决策支持情况预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的会议决策支持情况预测程序，所述会议决策支持情况预测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的会议决策支持情况预测方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有会议决策支持情况预测程序，所述会议决策支持情况预测程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的会议决策支持情况预测方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述会议决策支持情况预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述会议决策支持情况预测方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述根据所述对话文本记录生成会议概要的步骤包括：
3.如权利要求2所述的会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述根据所述实时对话文本和所述历史概要生成新的概要的步骤包括：
4.如权利要求1所述的会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述基于所述对话文本记录进行情感分类，得到所述对话文本记录中各个参会人员的各段对话文本分别对应的情感类别的步骤包括：
5.如权利要求1所述的会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述根据所述会议概要和所述会议相关材料生成所述线上会议的决策内容的步骤包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的会议决策支持情况预测方法，其特征在于，所述根据所述会议概要、所述决策内容、所述参会人员的各段对话文本以及各段对话...
【专利技术属性】
技术研发人员：周卫星，陈思，杨奇民，汪峰，李敬林，温奕添，熊美林，张晶晶，张恺，周水源，
申请(专利权)人：中移信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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