简介：美团在SIGIR上分享了对话摘要技术的探索，提出了阅读理解的距离监督Span-Level对话摘要方案，该方案在ROUGE-L和BLEU指标上相比强基准方法有所提升，有效缓解了文本信息过载问题。
随着互联网产生的文本数据日益增多，文本信息过载问题变得愈发严重。为了解决这个问题，各种文本摘要技术应运而生，其中对话摘要技术因其独特的应用场景而备受关注。美团作为领先的科技企业，也在对话摘要技术上进行了深入的探索和实践，并在SIGIR上分享了其研究成果。
对话摘要是文本摘要的一个特例，其核心面向的是对话类数据。对话类数据有着不同的形式，如会议、闲聊、邮件、辩论、客服等，这些不同形式的对话摘要在各自的特定领域有着广泛的应用场景。对话摘要的目的是捕捉对话中的关键信息，帮助人们快速理解对话的核心内容。然而，对话摘要也面临着诸多挑战，如关键信息散落在不同之处、说话者和话题的频繁转换、缺少对话摘要的数据集等。
在美团的探索中，首先介绍了经典的文本摘要方法，包括抽取式摘要方法和生成式摘要方法。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要，信息全部来源于原文，保证了一定的语法和句法正确性，但可能引入过多的冗余信息。生成式摘要则根据原文生成新的词语、短语来组成摘要，灵活性较高，但也可能存在信息损失和语法错误等问题。
对话摘要模型在经典的文本摘要模型基础上进行了针对性的改进和优化。美团在研究中发现，对话摘要的关键在于对对话内容的深入理解和关键信息的准确提取。因此，美团提出了基于阅读理解的距离监督Span-Level对话摘要方案。
美团提出的基于阅读理解的距离监督Span-Level对话摘要方案，旨在通过阅读理解的方式提高对话摘要的准确性和效率。该方案首先利用距离监督的方法对对话内容进行标注和训练，然后采用Span-Level的抽取方式提取关键信息生成摘要。
具体来说，该方案将对话内容视为一个序列，并为每个句子或短语分配一个标签，表示其是否属于摘要的关键信息。然后，通过训练模型学习这些标签与对话内容之间的关联关系，从而实现对关键信息的准确提取。在提取过程中，模型会考虑句子的语义、句法结构以及句子之间的关系等因素，以确保提取出的关键信息能够准确反映对话的核心内容。
实验结果表明，美团提出的基于阅读理解的距离监督Span-Level对话摘要方案在ROUGE-L和BLEU等指标上相比强基准方法有所提升。这证明了该方案的有效性和优越性。
美团的对话摘要技术已经在实际场景中得到了广泛应用。例如，在美团的客服系统中，对话摘要技术可以帮助客服人员快速理解用户的诉求和问题，提高客服效率和用户满意度。此外，对话摘要技术还可以应用于会议记录、新闻报道、学术研究等领域，为文本信息的处理和利用提供更加便捷和高效的工具。
展望未来，美团将继续深化对话摘要技术的研究和应用。一方面，美团将进一步完善和优化现有的对话摘要模型，提高摘要的准确性和效率；另一方面，美团将积极探索对话摘要技术在更多领域的应用场景和可能性，为文本信息的处理和利用开辟更加广阔的空间。
在这个过程中，千帆大模型开发与服务平台作为美团重要的技术支撑平台，将为对话摘要技术的研究和应用提供强大的计算资源和算法支持。通过千帆大模型开发与服务平台，美团可以更加便捷地进行模型训练、优化和部署，从而加速对话摘要技术的研发和应用进程。
总之，美团在对话摘要技术上的探索和实践已经取得了显著的成果。未来，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，美团的对话摘要技术将为更多领域提供更加便捷和高效的文本信息处理工具。