DANCER: 实体描述增强的命名实体校正工具用于自动语音识别
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种新颖的描述增强的命名实体纠正模型 DANCER，通过引入实体描述，提供额外信息帮助减轻语音识别中的音标混淆问题，对命名实体的字符错误率 (CER) 进行了有效减少。
本文介绍了第一个公开的英语语音命名实体识别（NER）数据集，并提出了一种端到端的方法，优化ASR和NER标记器的组件。实验结果表明，该方法优于传统的两步方法，并讨论了如何使用NER处理ASR系统中的词汇外单词（OOV）。
