Programa de otimização de reconhecimento de terminologia de domínio
Para os desafios de reconhecimento de termos nas áreas médica, jurídica, de engenharia e outros campos profissionais, a PengChengStarling oferece mecanismos flexíveis de ajuste fino e pós-processamento que podem melhorar a precisão do reconhecimento de vocabulário profissional em 30-50%.
Soluções sistêmicas:
- Fase de preparação de dados::
- Coleta de amostras de áudio relevantes para o domínio (recomenda-se ≥50 horas)
- Criação de um dicionário de termos (formato JSON)
- Marcação de regras especiais de pronúncia
- Modelagem do ajuste fino::
- Continue o treinamento usando dados de domínio:
./train.sh --finetune
--train-dir ./medical_data
--lexicon ./medical_lexicon.txt - Ajuste das taxas de aprendizado e das rodadas de treinamento
- Continue o treinamento usando dados de domínio:
- aprimoramento do pós-processamento::
- Modelo de linguagem de domínio integrado
- Configuração das regras de correção obrigatória de terminologia
- Definição dos pesos de reconhecimento de prioridade terminológica
Resultados típicos de otimização:
- Cenário médico: a taxa de reconhecimento de nomes de medicamentos aumentou de 65% para 92%
- Cenários jurídicos: precisão aprimorada da citação de leis 40%
- Área de engenharia: taxa de erro de reconhecimento de parâmetros especializados reduzida em 75%
Recomenda-se que o modelo seja iterado a cada seis meses para incorporar consistentemente a terminologia emergente. No caso de pequenas especialidades linguísticas, podem ser consideradas técnicas de aprendizado por transferência.
Essa resposta foi extraída do artigoPengChengStarling: ferramenta de conversão de fala em texto multilíngue menor e mais rápida que o Whisper-Large v3O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema da precisão do reconhecimento da terminologia específica do domínio?
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