一种基于大语言模型的医疗科普直播对话转录方法及装置

本申请涉及医疗信息技术与自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于大语言模型的医疗科普直播对话转录方法及装置，本申请通过采用大语言模型对自动语音识别系统生成的原始转录文本进行智能后处理，能够显著提升医疗科普直播对话转录的最终准确率与可用性。该方法有效克服了传统ASR系统在医疗专业术语识别和说话人分离上的固有缺陷，大幅降低了词错误率和医疗概念错误率，从而减少了因转录错误导致的医疗知识传播风险和高昂的人工校准成本。同时，该方案无需对大语言模型进行复杂的结构修改或额外的数据训练，充分利用了其固有的文本理解与生成能力，极大地促进了高质量医疗科普内容的高效生产与传播。