Modelli sequence to sequence

Nell’esercizio del video, hai visto quattro tipi di modelli sequence to sequence: many-to-one (classificazione) e many-to-many (generazione di testo, traduzione automatica neurale e language models). In questo esercizio, devi scegliere il tipo di modello corretto dato il seguente problema:

Stai aiutando un’amica/o specialista nel riconoscimento vocale. Ha costruito un modello che riconosce diversi accenti dell’inglese, ma il modello non riesce a distinguere gli omofoni — parole con la stessa pronuncia ma significato diverso, come "sea" vs "see" o "write" vs "right".

Proponi di usare un modello che sfrutti il contesto intorno alle parole per identificarne il significato semantico. Imparando il significato delle parole, il nuovo modello eviterebbe output come "Did you sea that car?" — riconoscerebbe che in questo caso la parola corretta è "see".

Qual è il tipo di modello sequence-to-sequence più adatto?