Lägga till interpunktion och kapitalisering avsevärt förbättrar läsbarheten av automatiska tal utskrifter. Vi diskuterar ett tillvägagångssätt för att utföra båda uppgifterna i ett enda pass med hjälp av en rent textbaserad n-gram språkmodell. Vi studerar effekten på prestandan av att variera n-gramordern (från n = 3 till n = 6) och mängden träningsdata (från 58 miljoner till 55 miljarder polletter). Våra resultat visar att användning av större träningsdata konsekvent förbättrar prestandan, samtidigt som ökning av n-gram ordningen inte hjälper nästan lika mycket.
I REF undersöktes effekten av olika klasser av n-gram på förutsägelser om prestanda i interpunktion.
Restoring punctuation and capitalization in transcribed speech
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}