案例介绍
负责对语音识别的输出文本进行优化校正。主要内容包括预处理数据，生成True和False训练标签；使用BiLSTM-CRF进行 网络搭建，从命名实体识别的思路出发进行检错分析，找出错文本中错误文字的索引；根据错误索引，使用混淆集和语言模 型进行文字校正。项目中主要使用java和python语言。主要解决难点在于检错以及混淆集的选取，最终的纠错策略应用在 语音识别上能有效提高文本准确率。
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