Apple Machine Learning Research
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基于语音检索增强的LLM语音识别上下文化
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型在处理语音输入时识别命名实体有挑战。本文提出一种基于检索的方法：先检测语音中的命名实体，再用该实体从个人数据库中检索相似实体，进行上下文感知解码。在语音助手任务中，该方法使命名实体错误率降低73.6%，词错误率降低30.2%，且无需完整数据库，提高效率。
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关键要点
- 大型语言模型在处理语音输入时识别命名实体存在挑战。
- 本文提出一种基于检索的方法来解决这一问题。
- 该方法首先检测语音中的命名实体，然后从个人数据库中检索相似实体。
- 最后进行上下文感知解码以提高识别准确性。
- 在语音助手任务中，该方法使命名实体错误率降低73.6%，词错误率降低30.2%。
- 该方法无需完整数据库，提高了效率，适用于大型命名实体数据库。
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