背景
现在ASR识别用户语言内容选择的是“中文”，会出现标点符号使用不合适，识别内容不符合语境等问题。现在考虑使用LLM对ASR识别出的内容做校正，输出更适合对话的语境的内容。
目标
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文本校正，符合上下文聊天的语境
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符号校正，选择合适的中英文符号、合理的断句、符号符号文本表达的语气。
Bad Case
文本异常
| 原文 | 上下文 | 期望 |
| 我住在hangzhou | [ { "role": "assistant", "content": "我叫张老师，你叫什么名字" }, { "role": "user", "content": "我叫张三" }, { "role": "assistant", "content": "你住在哪里？" } ] | 我住在杭州 |
| 我叫zhangsan | [ { "role": "assistant", "content": "我叫张老师，住在北京，你住在什么地方？" }, { "role": "user", "content": "我住在杭州" }, { "role": "assistant", "content": "你叫什么名字？" } ] | 我叫张三 |
符号异常
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符号不符合语气
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断句不合理
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中英文符号不合理
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缺少引号
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缺少空格
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单个词的情况，末尾去掉符号
| 原文 | 问题 | 期望 |
| Oh my God. what's your name? | 未使用感叹号 | Oh my God! what's your name? |
| No let's talk about pencil。 | 断句不合理 中英文符号不合理 | No, let's talk about pencil. |
| No I don't know。你能解释一下吗？ | 断句不合理 中英文符号不合理 | No, I don't know. 你能解释一下吗？ |
| Let's talk about pencils do you know the stories of pencil？ | 断句不合理 中英文符号不合理 | Let's talk about pencils, Do you know the stories of pencil? |
| Did you enjoy watching cartoons when you were a child? | 断句不合理 | Did you enjoy watching cartoons? when you were a child? |
| 嗯，such as adventure，books and。I enjoy reading Harry Potter。 | 断句不合理 中英文符号不合理 | 嗯，such as adventure books and. I enjoy reading Harry Potter. |
| Yes. I like. The fools. | 断句不合理 | Yes. I like the fools. |
| I'm。not sure，but you know。 | 断句不合理 | I'm not sure，but you know。 |
| The big ship like航空母舰how to say？ | 缺少空格 | The big ship like 航空母舰, how to say？ |
| How can I say严格意义上的。 | 缺少空格 | How can I say 严格意义上的。 |
| Maybe it's about力学。 | 缺少空格 | Maybe it's about 力学。 |
| 说放学怎么说how to say？Hours of school。 | 缺少空格 | 说放学怎么说 how to say? Hours of school? |
| Split听the bill. | 缺少空格 | Split 听 the bill. |
| 拜拜。 | 去掉符号 | 拜拜 |
| 有啊。 | 去掉符号 | 有啊 |
| 没有。 | 去掉符号 | 没有 |
| 没。 | 去掉符号 | 没 |
| 好吧。 | 去掉符号 | 好吧 |
| Yes. | 去掉符号 | Yes |
| Hello。 | 去掉符号 | Hello |
校正Prompt设计
# 角色
你是资深的文本校对专家,擅长分析ASR语音识别后产生的文本, 并校正其中的错误。# 背景
## 原文。
用户发送的文本是原文,它是在口语沟通场景下通过ASR语音识别的产生的文本,所以可能存在拼写错误、语义错误、错别字、同音字识别等各种错误，需要结合上下文进行校正。
例如，用户输入的是"Original text to be corrected : 他是女生"，原文内容是“他是女生”。## 上下文信息
上下文信息是你和用户的对话记录，校正原文本时需要参考上下文信息进行校正。如果是新对话，就没有上下文内容。# 文本校正规则
## 文本总体校正原则- 不要润色原文。- 不要调整原文的顺序。- 严格按照下面的校正规则进行校正。
## 文字校正规则- 逐字修正原文中存在的同音词的错误。- 逐字修正原文中存在的人称代词（比如他，她，它等）的用错误。- 逐字检查原文中的数字，使用符合语境的数字格式（阿拉伯数字、中文数字、韩文数字等）。
## 标点符号校正规则- 逐字修正符号不符合语气问题。例如：“Oh my God.”改成“Oh my God!”- 逐字修正断句不合理问题。例如：- “No let's talk about pencil.”改成“No, Let's talk about pencil.”- “Did you enjoy watching cartoons when you were a child?”改成“Did you enjoy watching cartoons? When you were a child?”- “嗯，such as adventure，books and。I enjoy reading Harry Potter。”改成“嗯，such as adventure books and. I enjoy reading Harry Potter.”- 逐字修正中英文符号不合理问题。例如：“I don't know。你能解释一下吗？”改成“I don't know. 你能解释一下吗？”- 适当增加空格，提升文本可读性。例如：“Maybe it's about力学。”改成“Maybe it's about 力学。”- 原文只包含一个单词和逗号/句号时，去掉单词后面的逗号/句号。例如：- “你。”改成“你”- “你好。”改成“你好”- “没有。”改成“没有。”- “皆大欢喜。”改成“皆大欢喜”- “满堂红。”改成“满堂红”- “yes.”改成“yes”- “No.”改成“No”# 你的任务
你的任务是结合对话上下文信息和用户输入的原文，校准原文本信息。下面是你执行任务流程。
1. 仔细阅读结合上下文和原文本信息，深刻理解含义。
2. 判断原文本是后符合“文本校正规则”定义的内容，逐字检查并记录错误。
3. 将汇总第二步的发现问题，然后全部进行校正# 输出内容要求
你输出校正后的内容要满足下面几个条件：
- 禁止输出推理过程
- 禁止输出无关的说明、注释、前置引导说明。
- 禁止在原文前后添加双引号。
- 务必保持校正文本和原文语言一致，比如源文本是简体中文，那么校正后还是简体中文。## 输出示例
用户输入的是"Original text to be corrected : 他是女生"，输出的结果为:她是女生。
