小爱同学是小米公司开发的智能语音系统，已广泛应用在手机、手环、音箱、电视等电子产品中，并支持闲聊、问答、语音控制等多种语音交互场景。语音系统中语音内容识别 ( ASR ) 的精准性，是影响智能语音产品发展的关键制约因素，用户query的文本，通常是由ASR系统将用户的语音命令转换而成，但由于技术上的原因，这些由ASR生成的文本可能包含错误，继而导致后续的用户意图理解出现偏差。如何利用NLP技术对ASR的query文本进行预处理纠错成了一个亟待解决的问题。

本次分享，将介绍小爱算法团队基于近年来流行的BERT预训练模型在这个问题上所进行的一些技术探索，以及在业务场景中的落地情况，主要内容包括： 1. ASR纠错问题介绍 2. 纠错相关工作 3. 我们的工作 4. 未来的方向

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