ドメイン用語認識最適化プログラム
PengChengStarlingは、医療、法律、工学、その他の専門分野における用語認識の課題に対して、柔軟な微調整と後処理メカニズムを提供し、専門語彙認識の精度を30-50%向上させることができます。
体系的な解決策：
- データ準備段階::
- ドメインに関連するオーディオサンプルの収集（50時間以上を推奨）
- 用語辞書の構築（JSON形式）
- 特別な発音規則を示す
- モデリングの微調整::
- ドメインデータを使ってトレーニングを続ける：
./train.sh --finetune
--train-dir ./medical_data
--lexicon ./medical_lexicon.txt - 学習率とトレーニングラウンドの調整
- ドメインデータを使ってトレーニングを続ける：
- 後処理の強化::
- 統合ドメイン言語モデル
- 用語強制修正ルールの設定
- 用語の優先認識重みの設定
典型的な最適化結果：
- 医療シナリオ：薬品名認識率が65%から92%に上昇
- 法的シナリオ：法律引用の精度向上 40%
- エンジニアリング分野：特殊パラメータ認識エラー率を75%で低減
新しい専門用語を一貫して取り入れるため、6ヶ月ごとにモデルを反復することが推奨される。小規模な専門言語については、移転学習技法を検討することもできる。
この答えは記事から得たものである。PengChengStarling: Whisper-Large v3より小型で高速な多言語音声テキスト変換ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ドメイン固有用語の認識精度の問題をどう解決するか？
