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Predicting Compact Phrasal Rewrites with Large Language Models for ASR Post-Editing
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内容提要
本研究提出了一种基于短语的编辑表示方法，旨在提高自动语音识别后期编辑的重写效率。该方法在LibriSpeech测试集上显著降低了词错误率，并保持较高的长度压缩率，实现了效率与准确性的最佳平衡。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于短语的编辑表示方法，旨在提高自动语音识别后期编辑的重写效率。
- 该方法在LibriSpeech测试集上显著降低了词错误率。
- 该方法保持了较高的长度压缩率，实现了效率与准确性的最佳平衡。
- 研究与现有的跨度表示方法进行了系统比较，结果显示短语表示在效率与准确性之间表现更佳。
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