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申请/专利权人：中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动(浙江)创新研究院有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本发明提供一种模型训练方法及ASR文本修正方法，属于人工智能领域，其中，ASR文本修正方法应用训练后的BERT模型，包括：获取主叫文本并确定主叫文本的第一困惑度；对主叫文本进行分词处理得到多个词语；将多个词语均转换为拼音；对于每一个词语，当根据预构建的关键词拼音库确定词语的拼音不是关键词拼音，但是在关键词拼音的一步编辑距离范围内的情况下，将关键词拼音对应的关键词确定为候选词；根据候选词对词语进行替换，得到替换文本，并确定替换文本的第二困惑度，当第二困惑度小于第一困惑度时，输出替换文本。本发明利用训练后的BERT模型进行ASR文本修正能够准确的进行语音识别并实现中文的替换修正。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取第一数据集，所述第一数据集包括电话语音转录数据；对所述第一数据集按照预设类别进行数据增强，得到第二数据集；所述预设类别包括多字、少字和错字；对所述第二数据集进行预处理，得到第三数据集；根据所述第三数据集对BERT模型进行训练，得到训练后的BERT模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国移动通信集团浙江有限公司 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 中国移动通信集团有限公司 模型训练方法及ASR文本修正方法
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