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大型语言模型能否可靠地纠正低资源ASR中的错误?一项关于西弗里斯兰语的污染感知案例研究

arXiv cs.CL · 2026-05-20 缓存

本文研究了基于LLM的生成式错误修正(GER)在低资源西弗里斯兰语ASR中的应用,采用污染感知评估方法,使用私有数据集表明GPT-5.1将错误降低至低于oracle水平。

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