该论文介绍了一种针对 ASR 转写文本中缺失标点的修复方法，使用基于填槽（slot-filling）的方法进行标点预测，取得了在英语、华语、马来语 IWSLT2022 数据集上最好的效果。

Dec, 2022

基于 “预训练和微调” 范式的快速轻量级中文医学标点还原模型，通过引入监督对比学习和新颖的辅助预训练任务（标点符号预测），蒸馏预训练模型以适应标点还原需求，实验表明，该模型在相对于最先进的中文 RoBERTa 模型的 10% 模型尺寸下能够达到 95% 的性能。

Aug, 2023

使用一种基于 KB-BERT 模型的方法，对无标点的瑞典语文本进行自动纠正成正确的标点文本进行了研究，提出的预训练模型 prestoBERT 在标点纠正上取得了较好的成绩。

Feb, 2022

本研究利用 BERT 模型自动还原英语和匈牙利语的标点符号，并通过 Ted Talks 和 Szeged Treebank 数据集的实验验证，得出在英语和匈牙利语上分别达到了 79.8 和 82.2 的宏平均 $F_1$- 分数。

Jan, 2021

这篇研究论文提出了一种强化学习方法，利用主题相关的书面文本和最新的大规模预训练生成式语言模型，来填补自动语音识别中书面文本和语音识别文本之间的差距，并在标点恢复的两个基准数据集上取得了最先进的性能。

Jul, 2023

该研究提出了一种联合模型（JointCapPunc）以恢复缺失的大写和标点符号，并且构建了一个可公开获取的越南数据集，实验结果表明与之前模型相比，该模型效果更好。

Jul, 2022

本研究提出了一种基于端到端模型的自动语音识别系统，利用声学信息和多任务学习技术来实现对文本标点符号的准确预测，相较之于传统级联式的标点预测系统，准确率更高，同时也大大减少了参数数。

Jul, 2022

本文介绍了一种名为 UniPunc 的多模态标点恢复框架，使用混合样本并基于共享潜在空间学习混合表示来标点。该模型在真实世界数据集中的表现优于各种强基线模型（例如 BERT，MuSe）至少 0.8 个整体 F1 得分，成为新的最先进技术。

Jan, 2022

本文提出了一种基于自我关注机制的多任务学习方法，用于恢复和翻译历史文献，并通过主题建模进行了深入的探索分析，揭示了多个重要历史事件。

Apr, 2021

本文研究了针对嘈杂文本（如电话对话场景）的标点恢复问题，提出了一种基于 n-gram 语言模型的数据采样技术来采样更多类似于我们的领域数据的训练数据，并提出了一种基于 BERT 模型的两阶段微调方法，大量实验表明该方法的 F1 得分提高了 1.12％，优于基线模型。

Oct, 2021