约谈提醒作为监督执纪“四种形态”的第一种形态,不仅是纪检监察机关强化日常监督的重要手段,还是社会生产生活中一种具有针对性的谈话形式。约谈记录作为一种记录约谈情况供后续回溯查阅的公文,利用文本处理技术自动生成约谈记录及其摘要,将助力实现智能约谈。但约谈过程中对话主题不明显、重点不突出等特点导致约谈记录摘要自动生成工作开展困难。本文主要工作包括:1.针对语音转写后多主题、多段落混合的约谈记录,提出了一种两阶段约谈对话子主题分割方法。基于Transformer编码器和多尺度卷积神经网络（MultiScale Convolutional Neural Network,MSCNN）实现约谈问题识别;使用以MSCNN为基础的孪生网络提取不同粒度词语特征,融入多头自注意力机制捕捉上下文词语关联信息计算相邻问题相似度,通过最近邻插值计算相似度曲线局部极小值,并将其作为文本分割点,得到约谈主题分布和约谈分段。2.充分利用约谈分段和对话内容的特点,设计并实现了改进的约谈记录摘要抽取式生成算法。使用词频逆文档率（Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF）提取约谈分段主题词,以Word2Vec词向量加权TF-IDF值得到约谈分段语句表示,根据句子时间序列、主题关联度等特征改进Text Rank网络图中句子权重计算方法,并采用最大边缘相关算法对约谈分段摘要进行冗余处理,汇总为约谈记录摘要。本文根据《对话》电视栏目构建了100篇对话语料库,对约谈记录摘要生成算法进行评测,实验验证了所提算法的有效性。3.对智能约谈进行需求分析和功能设计,开发了智能约谈原型系统。对语音识别、语义分析和视频监控等功能模块进行系统软件层次架构设计及具体功能实现,测试结果显示系统功能完备。