Modèles séquence à séquence

Dans l'exercice vidéo, vous avez découvert quatre types de modèles séquence-séquence : plusieurs-à-un (classification) et plusieurs-à-plusieurs (génération de texte, traduction automatique neuronale et modèles linguistiques). Dans cet exercice, vous devez choisir le type de modèle approprié en fonction de la description du problème suivante :

Vous assistez votre ami qui est spécialiste en reconnaissance vocale. Votre collègue a développé un modèle capable de reconnaître différents accents anglais, mais celui-ci ne parvient pas à distinguer les homophones, c'est-à-dire les mots qui se prononcent de la même manière mais qui ont des significations différentes, comme « sea » et « see » ou « write » et « right ».

Vous proposez d'utiliser un modèle qui exploitera le contexte autour des mots pour identifier leur signification sémantique. En apprenant la signification des mots, le nouveau modèle éviterait des résultats tels que « Avez-vous vu cette voiture ? » ; il identifierait que dans ce cas, le mot correct serait « voir ».

Quel type de modèle séquence-à-séquence convient le mieux ?