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基于大规模互补神经语言模型的格栅重新评分
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用大规模神经语言模型对自动语音识别假设进行格栅再评分，通过迭代式格栅生成逐步改进语言评分，降低ASR错误。实验结果显示，通过组合八个NLMs并使用上下文传递，相较于基准线，词错误率降低了24.4%。同时，验证了迭代式NLM组合的优势。
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关键要点
- 本研究使用大规模神经语言模型对自动语音识别假设进行格栅再评分。
- 通过组合最多8个NLMs，逐步改进语言评分，降低ASR错误。
- 在长篇演讲等持续语音中传递上下文信息的有效性得到了研究。
- 实验结果显示，组合八个NLMs并使用上下文传递，词错误率降低了24.4%。
- 验证了迭代式NLM组合进行格栅再评分的优势。
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