语音识别后处理与语义解析实战 · 课程目录

语音识别后处理概述

什么是后处理 · 为什么需要 · 在交互系统中的位置

文本规范化

数字 · 日期 · 时间 · 货币 · 单位标准化

标点符号恢复

基于规则 · 基于模型的标点预测

逆文本正则化

口语→书面语：“两万五” → “25000”

纠错与置信度

语言模型纠错 · 声学模型置信度后处理

语义槽位填充

提取人名 · 地名 · 时间等关键信息

意图识别基础

基于规则和关键词的意图分类

意图识别进阶

BERT等预训练模型意图分类

实体链接与消歧

提取实体链接到知识库

上下文管理

多轮对话语义解析 · 状态追踪

音乐 · 导航 · 天气等业务领域

口语理解鲁棒性

ASR错误 · 口音 · 噪声场景

语义解析·句法分析

依存句法在语义解析中的应用

语义角色标注

谁对谁做了什么

基于图的语义表示

AMR抽象语义表示简介

端到端语义解析

从语音到语义的直接映射

后处理·正则实战

常用正则模式与技巧

编辑距离与模糊匹配

处理ASR插入、删除、替换错误

识别结果重打分

语言模型&语义模型对N-best重排序

热词与自定义词汇

提升特定领域识别率

标点与断句

长语音句子切分 · 标点插入

数字与字母歧义处理

如“B”和“B”的区分

多语言混合后处理

中英文混杂识别结果处理

否定与程度词处理

“不太想” · “非常喜欢”

时间表达式解析

相对时间 ↔ 绝对时间转换

地点表达式解析

口语描述 → 结构化地址

数量与度量衡解析

“一斤半” · “三公里”

后处理流水线架构

模块化设计与工程实践

后处理性能优化

实时性算法选择与加速

综合实战项目

搭建完整语音助手后处理&语义解析系统

友好色系 · 圆润卡片