Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
한국어 음성인식 오류 교정을 위한 N-Best 결과 기반 생성 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Generative Error Correction using N-Best Hypotheses for Automatic Speech Recognition of Korean |
| 저자(Author) |
서민택
나승훈
나민수
최맹식
이충희
Mintaek Seo
Seung-Hoon Na
Minsoo Na
Maengsik Choi
Chunghee Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0422 ~ 0424 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
성능 향상을 위한 많은 노력에도 불구하고 현재 Automatic Speech Recognition(ASR) 모델은 완벽하지 않기 때문에 실제 서비스에서 오류는 나타날 수밖에 없다. 서비스 품질 향상을 위해 이러한 오류 발생을 후처리를 통해 교정하려는 많은 노력이 진행되고 있다. 그러나 이러한 오류 유형중 고유명사 인식에서 오류가 발생하는 경우가 적지 않은데, 이러한 오류는 문장 자체로 본다면 정상이라 단일 단서로 교정하기가 어렵다. 이런 오류를 교정하기 위해서는 최상의 결과만을 활용하는 대신 상위 결과를 추가적으로 활용한다면 단서가 늘어나 올바른 단어로 교정할 확률이 증가한다. 따라서 본 논문에서는 생성 모델과 N-Best 결과를 이용한 간소화된 Ensemble 방법을 통해 교정 결과의 향상을 확인한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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