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具有 ASR 错误的对话式交互中的稳健非结构化知识访问
该研究的主要目的是通过使用自动语音识别 (ASR) 中的错误模拟器实现对清洁训练文本进行随机破坏,从而提高口头语言理解 (SLU) 的鲁棒性,结果表明该方法可以显著提高知识选择及分类产生的结果。
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2 years ago
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