Nlp 利用自然语言处理对文本的语境理解_Nlp_Artificial Intelligence_Speech To Text

Nlp 利用自然语言处理对文本的语境理解

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Nlp 利用自然语言处理对文本的语境理解,nlp,artificial-intelligence,speech-to-text,Nlp,Artificial Intelligence,Speech To Text,我正在使用谷歌语音到文本API构建语音助手。通过API转录的文本稍后用于构建客户端可以使用的报告。我面临的挑战是，大约有2/10次，语音到文本的转换是不准确的。例如，“Hello”可能被转录成“ello”，而像“胸腺角”（医学单词）这样的复合词组合被转录成“胸腺誓言”。虽然这些问题肯定是由发音错误引起的，但仍然需要通过对句子的上下文理解来纠正这些拼写错误。我的问题是，我可以使用NLP中的哪些最佳算法来解决这些问题？我必须使用什么样的数据来训练模型以达到最大可能的准确性？您可以尝试使用word

我正在使用谷歌语音到文本API构建语音助手。通过API转录的文本稍后用于构建客户端可以使用的报告。我面临的挑战是，大约有2/10次，语音到文本的转换是不准确的。例如，“Hello”可能被转录成“ello”，而像“胸腺角”（医学单词）这样的复合词组合被转录成“胸腺誓言”。虽然这些问题肯定是由发音错误引起的，但仍然需要通过对句子的上下文理解来纠正这些拼写错误。

我的问题是，我可以使用NLP中的哪些最佳算法来解决这些问题？我必须使用什么样的数据来训练模型以达到最大可能的准确性？

您可以尝试使用word2vec上下文模型。他们可以根据上下文定义缺少的单词。