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斯坦福大學(xué)的大夫和研討者們曾經(jīng)在怎樣提拔大夫合意度方面做了許很多多的研討，而經(jīng)由過(guò)程這類(lèi)手藝，谷歌大腦的研討職員們也將與他們一同協(xié)作，更多地研討主動(dòng)語(yǔ)音辨認等深度進(jìn)修的手藝可以怎樣協(xié)助大夫更好地完成文檔記載歷程。在一項前瞻性研討中，谷歌的研討職員正在探求能從醫療對話(huà)中提取哪些范例的醫療相干信息，以便幫大夫節流利用EHR體系的工夫。這項研討是完整顛末病人贊成的，而且為了庇護病人的隱私，灌音的內容也是沒(méi)法追蹤到病人身份的。谷歌期望這些手藝不只可以協(xié)助大夫在天天的事情中找回醫療理論華夏有的那些歡愉，更可以協(xié)助病人們得到更專(zhuān)注、更完美的醫療存眷，終極引向更好的醫療效勞。簡(jiǎn)介：這篇論文中引見(jiàn)了作者們開(kāi)辟用于醫療轉寫(xiě)的語(yǔ)音辨認體系的閱歷，這個(gè)體系的功用就是主動(dòng)把大夫和病人世的對話(huà)主動(dòng)轉錄為筆墨。為了到達這個(gè)目的，谷歌的研討職員們沿著(zhù)兩個(gè)思緒構建了這個(gè)體系：一個(gè)是基于音素的毗連性工夫分類(lèi)（Connectionist Temporal Classification）模子，另外一個(gè)是基于字母“凝聽(tīng)、存眷、拼寫(xiě)”（Listen Attend and Spell）的模子。為了鍛煉這些模子，谷歌的研討職員們用了約莫1萬(wàn)4千小時(shí)的匿名對話(huà)語(yǔ)音及轉寫(xiě)成果作為語(yǔ)料。因為轉寫(xiě)成果中有一些樂(lè )音和對齊的成績(jì)，谷歌的研討職員們破費了相稱(chēng)多的精神研討怎樣洗濯這些數據，并機關(guān)了一個(gè)用于數據朋分的兩步戰略。關(guān)于基于CTC的模子來(lái)講，數據洗濯并構建一個(gè)對應的言語(yǔ)模子是勝利的樞紐。而基于LAS的模子，谷歌的研討職員們發(fā)明它們對對齊、轉寫(xiě)噪聲都有很高的抵御性，而且不需求利用言語(yǔ)模子。終極，CTC模子能夠到達20.1%的單詞毛病率，LAS模子則能夠到達18.3%。作者們的闡發(fā)表白，兩個(gè)模子在樞紐的醫療用語(yǔ)上都有優(yōu)良的表示，的確能夠用于實(shí)踐的醫療對話(huà)轉寫(xiě)中。

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