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风电检修语音记录转译文本的纠错技术研究
Research on error correction technology for translated text from wind power maintenance voice records
【摘要】 在风电自动检修服务中，语音转文字和文本纠错技术是关键的步骤。由于语音识别技术的限制，常出现文本错误，可能导致检修结果的误判，进而影响风电系统的检修效率。为了提高风电自动检修系统的效率，文章提出了一种BERT-BiLSTM-CRF模型，结合了BERT预训练模型、双向LSTM (BiLSTM)和条件随机场（CRF） 3种不同的模型。该模型利用目标化的分类掩盖方法将文本中的各种错误进行归类，可以更准确地识别文本中的错误，提高BERT模型在文本纠错工作中的效率。
【关键词】 语音转译文本；
BERT-BiLSTM-CRF模型；
文本纠错；
【基金】 国家自然科学基金（项目编号：62161040）;内蒙古自治区自然科学基金（项目编号：2021LHMS06004）
- 【文献出处】 智能城市 ,Intelligent City , 编辑部邮箱 ,2023年12期
- 【分类号】TM614;TP391.1;TN912.3
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