Programm zur Optimierung der Erkennung von Fachterminologie
Für die Erkennung von Begriffen in den Bereichen Medizin, Recht, Technik und anderen Fachgebieten bietet PengChengStarling flexible Feinabstimmungs- und Nachbearbeitungsmechanismen, die die Genauigkeit der Erkennung von Fachvokabeln um 30-50% verbessern können.
Systemische Lösungen:
- Phase der Datenaufbereitung::
- Sammlung bereichsrelevanter Hörproben (≥50 Stunden empfohlen)
- Erstellung eines Wörterbuchs mit Begriffen (JSON-Format)
- Kennzeichnung besonderer Ausspracheregeln
- Feinabstimmung der Modelle::
- Setzen Sie das Training mit den Domaindaten fort:
./train.sh --finetune
--train-dir ./medical_data
--lexicon ./medical_lexicon.txt - Anpassung der Lernraten und Trainingsrunden
- Setzen Sie das Training mit den Domaindaten fort:
- Nachbearbeitungsverbesserung::
- Integriertes Domänensprachenmodell
- Konfigurieren der Regeln für die obligatorische Terminologiekorrektur
- Gewichtung der Erkennung von Terminologieprioritäten
Typische Optimierungsergebnisse:
- Medizinisches Szenario: Erkennungsrate von Arzneimittelnamen von 65% auf 92% erhöht
- Rechtsszenarien: Verbesserte Genauigkeit der Rechtsauskunft 40%
- Bereich Technik: Fehlerquote bei der Erkennung spezieller Parameter um 75% reduziert
Es wird empfohlen, das Modell alle 6 Monate zu wiederholen, um neue Terminologie konsequent einzubeziehen. Für kleine Sprachspezialisierungen können Transfer-Learning-Techniken in Betracht gezogen werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPengChengStarling: Kleineres und schnelleres mehrsprachiges Speech-to-Text-Tool als Whisper-Large v3Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der Erkennungsgenauigkeit von fachspezifischer Terminologie lösen?
