待验证50% 置信基准精确时间

LLM评判的过滤策略比内部指标更为激进，并在巴尔的摩和芝加哥两个BPC语料库上显著降低了伪标签训练集的词错误率（WER）

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/28

首次发现

来源

噪声警务音频难题：预训练ASR伪标签方法的机遇与边界

涉及实体

LLM-as-a-judgeconcept WERconcept

相关事实

待验证与理想的oracle过滤器相比，LLM评判方法仍存在明显差距71% 相似待验证实验发现通用停用词表在每一次测试中都低于'不删除'的基线，反而拖累分类表现67% 相似待验证相比让 LLM 完成同样的分类任务，专用决策模型通常延迟更低、成本更可控、输出格式更规整，但牺牲了开放式表达能力66% 相似待验证重训存在明确取舍：在更干净的验证分布上部分极高分数出现轻微下降，以换取实战表现的提升65% 相似待验证预过滤（先过滤再搜索）与后过滤（先搜索再过滤）在结果质量上差异显著，后过滤可能因大量候选被事后剔除导致召回不足65% 相似

引用此条事实

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MCP

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