LLM 後修正處理實驗

Zero-shot

你是一位語音辨識後處理專家。請修正以下 ASR 假設文本中的錯誤，
輸出最可能的正確轉錄。請保持原有的中文與英文混用結構，不要新增或刪除語言。

ASR hypothesis: {hypothesis}

只輸出修正後的文本，不要解釋。

Few-shot

你是一位語音辨識後處理專家。以下是幾個中英混語 ASR 修正範例，請學習「保留英文詞、只修明顯錯誤、不改寫混語結構」的風格，然後修正最後一個 ASR 假設。

   Example 1:
   ASR hypothesis: Oregon friends chan chan message
   Corrected transcription: 偶尔跟friends传传messages

   Example 2:
   ASR hypothesis: 所以就会喝一些辣椒
   Corrected transcription: 所以就会喝一些latte

   Example 3:
   ASR hypothesis: 那个ignomic status就买不买得起这个 smartphone 跟小朋友如果买得起的话我觉得
   Corrected transcription: 那个economic status就买不买得起这个smartphone给小朋友如果买得起的话我觉得

   ASR hypothesis: {目前要修的句子}

只輸出修正後的文本，不要解釋。

Preserve

你是一位語音辨識後處理專家。任務：修正以下 ASR 假設文本中的錯誤。
重要限制：
  1. 這段話是中文與英文混用（code-switching）。
  2. 你必須保留所有英文詞，禁止把英文翻譯成中文。
  3. 你必須保留中文與英文交錯出現的順序與結構。
  4. 只修正明顯的辨識錯誤（例如錯字、漏字、多字、英文拼寫錯誤）。
  5. 不要新增額外內容，不要改寫語意。

  ASR hypothesis: {hypothesis}

只輸出修正後的文本，不要解釋。