大規模言語モデル（LLM）の強力な言語理解を自動音声認識の誤り訂正に用いる，生成的誤り訂正（generativeerrorcorrection;GEC）が注目されている．本研究は，希少な語彙あるいは固有名詞に対する音声認識エラーを対象にした，Web検索を用いたGECに着目する．Web検索を用いることで，修正候補の検討範囲にLLM自身の知識だけでなく，最新の語彙を含めることが可能となる．最新の語彙を含むデータセットを作成して実験を行い，これらの語彙に対するWeb検索の有効性を確認した．さらに訂正の際に用いる周辺文脈の範囲がLLMモデルによって異なることが分かった．

自動音声認識（automaticspeechrecognition;ASR）技術は発展を続けているが，希少な語彙あるいは固有名詞においては依然としてエラーが発生し，これが要約や質問応答などの下流の自然言語処理タスクに影響を与える．ASRが一般的な会話ではなく，企業や学会等の特定の組織で使用された場合には，このような未知語に出会う確率が高くなる．そのため，この場合にはASRは未知語に対処する方法を備える必要がある．近年，大規模言語モデル（LLM）の強力な言語理解をASR出力の修正に用いる，生成的誤り訂正（generativeerrorcorrection;GEC）が注目されている．しかし，希少な語彙あるいは固有名詞に対する知識を網羅することは難しいので，LLMを用いても依然としてこれらを正しく認識することは難しい．本研究は，希少な語彙あるいは固有名詞に対するASRエラーを対象にした，Web検索を用いたGECに着目する．誤り訂正の際にWeb検索を用いることで，修正候補の検討範囲にLLM自身の知識だけでなく，最新の語彙を含める．や“DTOPIA”は2024年後半以降に出現した語彙であり，これを含む発話をASRで正しく認識することが難しい．例えば，“DTOPIA”は“デートピア”や“ディストピア”などと誤認識される．この様な希少な語彙あるいは固有名詞を正しく“DTOPIA”と認識することが本研究の目的である．実験では最新の語彙を含むデータセットを作成し，それに対するASRの結果に対してWeb検索を用いたGECを適用した．その結果，Web検索を用いることでLLMの知識がない語彙に関連するASRエラーに対して対処することができた．さらに多くGECへの入力量を変化させて性能を測り，入力量が増えることで性能が向上する傾向が見られる一方で，LLMモデルによって最適な文脈範囲は異なることがわかった．