Con il progresso della tecnologia di riconoscimento vocale automatico (ASR), sempre più applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono state utilizzate nella nostra vita quotidiana, come la traduzione del linguaggio parlato, la risposta automatica alle domande, il recupero delle informazioni vocali, ecc. Quando si ha a che fare con il parlato spontaneo riconosciuto, sorgono diversi problemi naturali. In primo luogo, il parlato riconosciuto non ha punteggiatura o informazioni sui confini delle frasi. In secondo luogo, il parlato spontaneo contiene disfluenza che non porta informazioni utili sul contenuto. La mancanza di punteggiatura e di informazioni sui confini delle frasi e la presenza di disfluenza influiscono sulle prestazioni dei compiti di NLP a valle. Pertanto, l'obiettivo di questo lavoro è sviluppare o migliorare algoritmi per rilevare automaticamente i confini delle frasi, aggiungere punteggiatura e identificare le parole disfluenti nel parlato riconosciuto in modo da migliorare le prestazioni dei compiti di NLP a valle.