一种适用于中文医学标点恢复的小型且快速的 BERT 模型

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内容提要

本论文介绍了一种基于预训练掩码语言模型的条件联合建模框架,用于提高医学领域ASR系统的识别准确率。通过自适应技术和数据增强方法,该模型在字典和会话样式语料库上相对于基线模型实现了约5%的绝对改进和约10%的ASR输出优化。

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