I detta dokument presenterar vi preliminära resultat av en ny oövervakad metod för högprecisionsdetektering och korrigering av fel i utmatningen av automatiska taligenkänningssystem. Vi modellerar de troliga sammanhangen av alla ord i ett ASR-system ordförråd genom att utföra en lexisk co-occurrence analys med hjälp av en stor corpus av utdata från talsystemet. Vi identifierar sedan regioner i data som innehåller sannolika sammanhang för ett givet frågeord. Slutligen upptäcker vi ord eller sekvenser av ord i de kontextuella regioner som sannolikt inte visas i sammanhanget och som är fonetiskt liknar frågeordet. De första experimenten visar att denna teknik kan producera högprecision riktad detektion och korrigering av felaktigt igenkända frågeord.
Sarpa och Palmer REF föreslog en samtidig metod för att upptäcka och korrigera felerkännande.
Context-Based Speech Recognition Error Detection And Correction
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics - Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}