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双向可达层次强化学习与相互响应策略
通过互相共享信息和错误修正，我们提出了一种具有双向可达性的层次强化学习算法（BrHPO），该算法在长时间跨度任务中优于其他现有的层次强化学习方法，且具有更高的探索效率和鲁棒性。
PDF6 days ago
利用大型语言模型进行临床报告错误校正的知识检索
临床放射学报告中的错误更正方法研究，利用大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）技术，通过内部和外部检索机制从报告和外部知识源中提取相关医学实体和关系，并引入三阶段推理过程，将任务分解成错误检测、定位和更正子任务，从而提高了系统的可
PDF11 days ago
高精度纠错：一种用于纠正语音识别错误的后期编辑方法
该研究提出了一种新的方法来通过后期编辑来纠正语音识别错误。通过使用一个神经序列标注器来逐字学习如何纠正 ASR（自动语音识别）假设，以及一个应用标注器返回的纠正的纠错模块，该解决方案适用于任何 ASR 系统，提供对正在纠正的错误的高精确度控
PDF21 days ago
基于参数容易受损强化和修剪的卷积神经网络的成本效益容错
本文介绍了一种适用于卷积神经网络的模型级加固方法，通过将纠错直接集成到神经网络中来提高其容错性。该方法与硬件无关且不需要对底层加速器设备进行任何更改。通过分析参数的脆弱性，该方法能够复制一些选择性的滤波器 / 神经元，以便通过高效且稳健的纠
PDFa month ago
MediFact 在 MEDIQA-CORR 2024：为何人工智能需要人类的触摸
通过提取上下文相关的信息、构建监督学习框架和整合领域专业知识，本研究聚焦于提高医疗信息的准确性，并强调了人本主义策略在适应医疗人工智能中的重要性。
PDF2 months ago
WangLab 在 MEDIQA-CORR 2024 中的优化基于 LLM 的医疗错误检测和校正程序
医疗文件中的医疗错误对患者安全构成重大风险。本文介绍了我们在三个子任务中均取得顶尖表现的方法，即错误检测、错误句子提取和生成纠正句子。我们利用外部医学问答数据集开发了一套基于检索的系统用于处理微妙错误的 MS 数据集，同时对于反映更真实的临
PDF2 months ago
基于注意力门控循环神经网络和误差更正策略的短期风速预测模型
基于改进的门控循环神经网络（AtGRU）和错误校正策略，本论文提出了一种短期风速预测模型。该模型通过使用 AtGRU 模型作为初步预测器和 GRU 模型作为错误纠正器，利用 Singular Spectrum Analysis (SSA)
PDF2 months ago
UCorrect：一种无监督的自动语音识别错误修正框架
自动语音识别（ASR）误差校正中，提出了一种不依赖于训练数据的无监督检测 - 生成 - 选择框架 UCorrect，它能显著减少词语错误率（WER），无需微调可达 6.83%，微调后可达 14.29%，显著优于其他 NAR 修正模型，并具有
PDF6 months ago
基于规则的错误检测和修正，实现运动轨迹分类
利用基于规则的神经符号框架，改进了对运动轨迹进行分类的任务，用于支持安全应用部署，实验证明与目前最先进模型相比，其在训练时所有类别都出现的情况下准确率提高了 1.7％，在 40％的类别被省略的情况下，零样本和几样本情况下其准确率分别提高了
PDF10 months ago
MM利用动态错误缩放机制提升中文自动语音识别纠错能力
利用动态错误放大机制来检测和纠正自动语音识别输出中的语音错误，通过动态融合单词级特征和语音信息，丰富模型的句义数据，并实施唯一的错误减少和放大策略，以解决因错误字符导致匹配错误单词的问题，实验结果表明在 ASR 错误修正方面取得了重大改进，
PDFa year ago
基于模仿学习知识蒸馏和合成文本的端到端语音翻译改进
本文介绍了一种基于模仿学习的方法来纠正自动转录的音频输入和自动翻译的文本输出中存在的错误，通过使用这种方法，可以在英语 - 德语 CoVoST-2 和 MuST-C 数据集上优化大约 4 个 BLEU 点的 AST 结果。
PDFa year ago
基于季节分解的电力中期负荷预测错误校正模型
本文提出了一种基于误差校正的电力负荷中期预测模型（ECLF），该模型通过时间序列分析、特征工程和堆叠集成等方法，将原始负荷数据分解为三个组件进行单独预测，并在极限梯度提升算法的第二步预测中利用预测结果作为新特征，实现了更加准确和稳定的预测效
PDFa year ago
词汇发音者错误更正：利用语言模型进行发音者离话错误更正
本篇论文探讨了使用语言模型的 Speaker diarization second-pass error correction approach 引入词汇信息，可以有效且稳健地提高多个电话数据集上的单词级别 Diarization 错误率（
PDFa year ago
基于语义的神经网络修复
本文提出了一种通过基于深度学习层的可执行语义来自动修复神经网络错误的方法，该方法专注于四种实践中常见的错误类型，并通过实验验证了该方法的有效性和高效性。
PDFa year ago
改进不可适应的 ASR 系统
本文介绍一种基于 OpenAI Whisper ASR 的大规模 ASR 系统来评估适应方案的方法，该方法采用基于错误校正的方法并且可应用于不同结构的语音识别模型以提高模型的适应性。
PDFa year ago
事件骨架生成的扩散模型
通过引入嵌入和舍入技术及自定义基于边缘的损失函数，将离散事件图形转换为可学习的潜在表示，并提出去噪训练过程来维持模型鲁棒性，我们提出了一种新颖的扩散事件图模型（DEGM），该模型能保证在模式生成过程中逐步优化的潜在表示中进行错误修正，实验结
PDFa year ago
ACL学习模拟自然语言反馈进行交互式语义解析
提出了一种利用模拟的自然语言反馈来训练交互式语义解析器的任务和新颖的反馈评估器，证明该反馈模拟器可以在低数据集情况下，生成高质量的自然语言反馈来提高特定解析器的错误纠正能力。
PDFa year ago
电容式感应设备的灵活手势识别：在职适应
本文介绍了一种手势识别技术，使用嵌入式电容传感器生成实时信号并利用机器学习技术分析时间序列信号以识别五个手指的三个特征，其性能可与监督式可变自编码器等更高级的方法相媲美，并能通过自适应的误差校正机制进一步提高其分类性能，从而证明了运用此技术
PDFa year ago
通过可编辑的逐步说明进行交互式文本到 SQL 生成
本文介绍了一种新的交互机制，允许用户直接编辑一步一步的 SQL 解释，以纠正 SQL 错误，实验结果显示，我们的方法在执行准确性方面比三种 SOTA 方法至少高出 31.6％，用户研究进一步显示，我们的方法可以帮助用户在更短的时间内解决更多
PDFa year ago
基于注意力机制神经网络负荷预测的统一框架
本文提出了一种基于深度学习的模块化设计的电力负荷预测框架，包括时间变化特征权重，分层时间注意力和特征加强误差校正。实验结果表明，该框架在两个公共数据集和性能度量上优于现有方法，其中特征权重机制和误差校正模块对于实现卓越性能至关重要。
PDFa year ago