生成的ASR誤り訂正におけるWeb検索の活用と文脈処理の最適化

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．