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Trigger$^3$: Improving Query Correction via Adaptive Model Selector
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Trigger$^3$框架，旨在改善因拼写错误、语音错误或知识缺口导致的查询错误。该框架结合传统纠正模型与大型语言模型，自适应选择纠正方法，显著提高查询纠正的效率和准确性。实验结果表明，Trigger$^3$在性能上优于现有模型，同时保持高效率。
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关键要点
- 本研究提出了Trigger$^3$框架，旨在改善因拼写错误、语音错误或知识缺口导致的查询错误。
- Trigger$^3$框架结合了传统纠正模型与大型语言模型（LLM），自适应选择纠正方法。
- 该框架显著提高了查询纠正的效率和准确性。
- 实验结果表明，Trigger$^3$在性能上优于现有的纠正模型，同时保持高效率。
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