Unverified50% confidenceBenchmarkExact time
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)
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50%
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9/28/2026
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Unverified与理想的oracle过滤器相比,LLM评判方法仍存在明显差距71% similarUnverified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% similarUnverified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% similarUnverified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% similarUnverified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% similar
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