A Topic Extraction Method on the Flow of Conversation in Meetings
A Topic Extraction Method on the Flow of Conversation in Meetings
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一种会议会话流程的主题提取方法
DOI：
10.1109/iiai-aai.2017.16
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
K. Ohashi
中科院分区：
文献类型：
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作者：
T. Nakanishi;R. Okada;Y. Tanaka;Y. Ogasawara;K. Ohashi
在本文中，我们提出了一种根据对话流程进行会议的新主题提取方法。我们的方法使用从会议中获取的文本数据，根据时间序列中对话中的重要性提取适当的主题词。由于会议占用大量时间，对于组织和公司来说最重要的问题之一就是提高会议效率。因此，我们应该分析会议的内容，但为了做到这一点，能够自动提取每次会议期间提出的最重要的主题非常重要。主题重要性的变化可以在时间序列中看到，因此需要根据会议期间其重要性在时间序列变化中进行主题提取。然后，我们可以使用我们的方法根据会议中的主题词在时间序列变化中的重要性来找到它们。
In this paper, we present a new topic extraction method for meetings according to the flow of conversation. Our method extracts appropriate topic words according to their importance in the conversation in a time series using text data taken from meetings. Since meetings take up a great deal of time, one of the most important issues for organizations and companies is to improve meeting efficiency. Therefore, we should analyze the contents of the meetings, but in order to do that, it is important to be able to automatically extract the most important topics made during each meeting. The changes in the importance of a topic can be seen in a time series, so it is necessary to utilize topic extraction according to its importance in time series variation during a meeting. We can then find the topic words in a meeting according to their importance in the time series variation by using our method.
一种基于文本数据的会议时间序列主题构造方法
DOI：
10.1007/978-3-319-62048-0_4
发表时间：
2017
期刊：
Studies in Computational Intelligence, Springer
影响因子：
--
作者：
R. Okada,T. Nakanishi,Y. Tanaka;Y. Ogasawara;K. Ohashi
通讯作者：
K. Ohashi