讯飞听见不仅仅是将语音转写为文字，它通过多层语义理解技术，从对话流中精准识别出具有任务属性的语句，进而自动生成结构化的待办事项。这一功能的实现背后，隐藏着不少值得深入探讨的技术逻辑。 ### 识别逻辑：不仅是关键词匹配，更依赖语境与动作指向 系统并非仅依赖“请跟进”“下周提交”等显性指令词。它会综合考量发言人的角色、语气强弱以及上下文逻辑，从而判断某句话是否为有效任务。例如： - “小王，你负责把用户调研报告发给市场部” → 拥有明确主语、动词、交付对象和内容，系统直接提取为待办事项 - “这个需求我们得尽快评估” → 缺乏执行人和时间限制，系统暂时不标记为待办，但会归入“待确认事项”，等待人工补充信息 - “会议纪要明天中午前发群里” → 包含时间、动作和交付方式，系统自动标注截止时间并关联负责人（前提是已通过声纹识别或上下文明确了责任人） ### 结构化输出：执行人、任务内容、时间节点三要素缺一不可 生成的待办事项默认具备可执行性，每条都力求满足以下三个条件： - **执行人**：优先从语音中提取姓名或职位（例如“张经理”“技术组”），若未明确则标记为“待指派” - **任务内容**：剔除冗余修饰，保留核心动作与交付物（例如“输出接口文档V1.2”，而不是模糊的“大概整理一下接口说明”） - **时间节点**：识别相对时间（如“周五前”“会后两天内”）或绝对时间（如“6月30日下班前”），自动转换为具体日期并标注在待办中 ### 支持人工干预与闭环校验，提升准确性 自动生成的待办事项并非最终结果，而是团队协作的起点： - 在会议纪要页面中，点击任意待办事项，即可跳转到原始音频的对应片段，方便验证上下文是否准确 - 支持拖拽调整负责人、手动补充截止时间，以及合并重复的待办任务 - 修改操作会被系统记录，用于持续优化相似表达的识别模型 整个流程基于讯飞自研的会议场景NLP模型，训练数据涵盖了政务、教育、研发等15个以上行业的真实对话，确保待办事项提取既符合自然语言习惯，又贴合实际工作流程。