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WhisperNER：统一的开放命名实体和语音识别
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了WhisperNER模型，解决了命名实体识别与自动语音识别结合过程中的准确性问题。实验结果表明，WhisperNER在开放类型NER和监督微调任务中相较于自然基线显著提升了性能。
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关键要点
- 本研究提出了WhisperNER模型，解决了命名实体识别与自动语音识别结合过程中的准确性问题。
- WhisperNER模型实现了语音转录与实体识别的联合，能够识别多样且不断发展的实体。
- 实验结果表明，WhisperNER在开放类型NER和监督微调任务中相较于自然基线显著提升了性能。
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