The official training transcripts are not tokenized. We evaluate both mmseg
[1]} and jieba [2]} tokenizers for this particular task. For
each tokenizer, we train a typical triphone system with the
Kaldi [3]} toolkit, on our train set. We then evaluate
the recognition performance on our dev-011 and dev-018 sets. Table
REF  reports the CER for both tokenizers on our dev
sets. It is clear that jieba outperforms mmseg on both dev sets. For the
rest of the task, jieba is used for tokenization.

Официальные транскрипты обучения не токенизированы. Мы оцениваем оба токенизатора mmseg [1] и jieba [2] для данной задачи. Для каждого токенизатора мы тренируем типичную трифонную систему с использованием инструментария Kaldi [3] на нашем обучающем наборе. Затем мы оцениваем результаты распознавания наших наборов dev-011 и dev-018. Таблица REF представляет CER для обоих токенизаторов на наших наборах dev. Очевидно, что jieba превосходит mmseg на обоих наборах dev. Для остальной части задачи используется токенизатор jieba.