PolyNorm是一种基于大型语言模型的文本规范化方法，旨在提高文本到语音系统的效率，减少对手工规则的依赖。该方法支持多语言，实验表明在八种语言中，词错误率显著降低，并提出了一种数字序列的位置信息描述方案，以简化数字处理。
本文探讨了文本规范化和语义解析中的标签获取问题，提出了一种新颖的分层符号森林消化算法（DAHSF），优化了模型大小和内存使用，提高了执行速度。
本研究提出了一种基于ByT5和mT5架构的序列到序列模型，旨在解决卢森堡语文本中的拼写变异问题。该模型通过真实数据训练，显示出在文本规范化方面的优势，展现了在缺乏标准化数据时进行自然语言处理的潜力。
我们提出了一种适用于数字序列的位置描述方案（PDS），通过预处理解决了语言模型在处理数字任务时的文本规范化挑战。PDS提高了语言模型的算术处理能力，在复杂算术任务上相对准确度提高了23%至51%。PDS有效地减轻了数字规范化错误，无需基于规则的有限状态转换器（FST）。PDS对于文本转语音和语音识别文本处理都是必不可少的，在生产约束下实现有效的文本规范化。
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