豆包AI怎么提取会议金句

豆包AI能帮你从冗长的视频会议文字记录中智能提炼出最多5条真正有价值的核心金句——这些句子独立完整、立场鲜明、不含模糊指代，且严格控制在35字以内，但要发挥这一能力，关键在于前期文本清洗、精准指令引导与必要的人工校验：先剔除语气词、规范角色标识、统一标点，再用结构化提示词锁定“决策性、冲突性、启发性”表达，最后回归原始音频验证真实性，让AI不止快，更准、更可信。

如果您已将视频会议的语音内容转换为文字记录，但需要从中快速识别出最具价值的观点、结论或行动要点，则可借助豆包AI对文本进行语义分析与关键信息萃取。以下是实现该目标的具体操作路径：

一、准备结构清晰的转录文本

豆包AI对输入文本的格式敏感，杂乱的换行、重复语气词、无标点长句会显著降低金句识别准确率。需先对原始转录稿做基础清洗，确保语义单元完整、主谓宾结构可辨。

1、删除“嗯”“啊”“那个”等非必要填充词，保留发言者原意不变。

2、将每轮有效发言合并为独立段落，同一人连续多句发言不强制分段。

3、为每段添加简短角色标识，如【主持人】、【技术负责人】，不使用括号外符号。

4、统一使用中文全角标点，尤其确保句号、问号、感叹号完整闭合。

二、使用豆包AI的指令式提问法

直接粘贴长文本易导致模型注意力分散，应采用分层引导策略，通过明确指令框定输出范围，迫使AI聚焦于“金句”定义本身——即具备概括性、决策性、冲突性或启发性的单句表达。

1、在豆包AI对话框中输入：“请从以下会议记录中提取最多5条核心金句。金句需满足：独立成句、不含代词指代不明、体现明确立场或结论、长度不超过35字。仅输出金句，不加序号、不加引号、不解释。”

2、紧随其后粘贴清洗后的文本，确保总字符数控制在8000字以内。

3、若首次结果含糊，追加指令：“上一轮输出中第2条和第4条未体现决策属性，请重新筛选，优先保留含‘必须’‘立即’‘终止’‘转向’等强动作动词的句子。”

三、人工校验与上下文锚定

豆包AI可能将修饰性强调误判为金句，或忽略隐含前提的断言。需以原始音频片段为基准，对AI输出逐条回溯验证，确保每条金句在原始语境中真实存在且未被断章取义。

1、在会议录音时间轴中定位金句对应时段，播放前后15秒语音，确认无前置限定条件被省略。

2、检查AI提取的句子是否依赖前文未提供的专有名词，若是，补充最小必要背景至该句末尾，格式为“（指XX系统）”。

3、对出现两次以上的重复表述，仅保留语义更完整、语气更坚定的一版，删除所有带‘可能’‘大概’‘我觉得’等弱化表述的候选句。

四、批量处理多场会议的标准化流程

当需连续处理十余场同类会议时，手动清洗与指令调整效率低下，应建立可复用的预处理模板与指令变量库，使豆包AI响应趋于稳定。

1、用Excel制作“角色-关键词”映射表，例如【CTO】列关联“架构”“延迟”“SLA”，【销售总监】列关联“签约”“回款”“KP”。

2、在发送AI前，用查找替换功能将发言前缀自动转为标准标识，如将“王磊说：”统一替换为【技术负责人】。

3、固定指令开头为：“依据角色标签及行业术语表，提取以下会议记录中的核心金句。重点识别：含量化指标的承诺、跨部门协作指令、技术路线终局判断。”

到这里，我们也就讲完了《豆包AI怎么提取会议金句》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！