Error Explainable Benchmark (EEB) dataset
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http://arxiv.org/abs/2401.14625v1
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资源简介：
Error Explainable Benchmark (EEB) 数据集是由韩国高丽大学计算机科学与工程系开发，旨在解决自动语音识别（ASR）模型在实际应用中的诊断和验证问题。该数据集考虑了语音和文本两个层面，通过细分错误类型，帮助更细致地理解模型的不足。数据集的构建基于现有的韩国语法错误校正（GEC）数据集，并考虑了语音环境，以实现更贴近实际的评估。EEB数据集的应用领域主要集中在ASR模型的性能诊断和提升，旨在通过详细分析错误类型，提高模型的识别准确性和用户友好性，从而增强终端用户的满意度。
提供机构：
高丽大学计算机科学与工程系，首尔02841，韩国
创建时间：
2024-01-26
