医疗的声音:利用大型语言模型提高医学转录自动语音识别准确性
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究探讨了大型语言模型(LLMs)在医学转录中提高自动语音识别(ASR)系统准确性的潜力,通过使用 PriMock57 数据集对 ASR 生成的转录进行改善,改进了一般词错误率(WER)、医学概念错误率(MC-WER)和音频流分离准确性,同时通过比较不同提示技术在日记化和纠错准确性上的有效性,发现 LLMs 特别是 Chain-of-Thought(CoT)提示技术不仅改善了现有 ASR...
本研究探讨了大型语言模型(LLMs)在医学转录中提高自动语音识别(ASR)系统准确性的潜力。通过使用PriMock57数据集对ASR生成的转录进行改善,发现LLMs特别是Chain-of-Thought(CoT)提示技术不仅改善了现有ASR系统的准确性,而且在医学转录领域表现出卓越。这些发现为改进医学ASR系统、提高医疗保健领域的病患记录的准确性和可靠性带来希望。