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流式端到端逆文本正则化系统提出
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AI 综述
逆文本归一化（ITN）负责把口语化的数字、日期等转成书面形式。此前流式 ITN 多依赖神经标注与专家有限状态转换器（FST）规则的混合方案，标准编码器-解码器则因全局注意力无法流式处理。2026年10月15日，arXiv cs.CL 刊出论文，提出一种高效流式端到端 ITN 系统：适配预训练文本到文本语言模型，引入 Read-Tag-Write 解码策略，并结合架构适配、专门训练策略与推理优化。在越南语数据集上，该系统准确率与非流式基线相当，且优于混合方法，同时满足实时延迟要求。目前该工作以预印本形式发布，尚无其他来源的报道或复现验证。
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最新进展10月15日 12:00
新论文提出流式端到端ITN系统，越南语上准确率追平非流式基线并满足实时延迟。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.CL面向高效同步逆文本归一化：基于预训练文本到文本语言模型与 Read-Tag-Write 策略
提出一种高效流式端到端逆文本归一化（ITN）系统，适配预训练文本到文本模型并引入 Read-Tag-Write 解码策略，在越南语数据集上准确率与非流式基线相当。该系统还结合架构适配、专门训练策略与推理优化，优于混合方法并满足实时延迟要求。此前流式 ITN 依赖神经标注与专家有限状态转换器规则的混合方案，标准编码器-解码器则因全局注意力无法流式处理。
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