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该论文评估了 ASR 转录文本归一化（如去除填充停顿、标点）对对话行为分类的影响，发现重度归一化会在多个模型与语料库上一致降低 Macro-F1，主张应采用任务相关的选择性归一化而非一刀切处理。
本文提出了一种连续学习方法，将非流利标记整合到预训练的ASR模型中，解决了灾难性遗忘问题，并提升了对非流利语音的识别能力。