中文语音识别中使用大型语言模型进行全文错误纠正

本文提出了一种利用大型语言模型(LLM)对中文语音识别系统输出的全文进行错误纠正的方法。通过构建中文全文错误纠正数据集ChFT,并设计不同的提示模板,对ChatGLM模型进行微调,在全文和段落两个维度上评估其纠错性能。实验结果表明,LLM在全文错误纠正任务中表现良好,并且不同提示模板各有优缺点。这为进一步研究奠定了基础。