neural-network - 用于转换单词的 ML 模型

Question

我建立了输入有正确单词的模型。在输出时，可能是人写的单词（它包含一些错误）。我的训练数据集看起来是：

input - output  
hello - helo  
hello - heelo  
hello - hellou  
between - betwen  
between - beetween  
between - beetwen  
between - bettwen  
between - bitween

等等。在预处理过程中，我添加了一个单词失真的度量。然后我将字母硬编码为数字。我当前的模型使用 CNN。输入的神经元个数与训练数据集中最长的词相同，输出的神经元个数与训练数据集中的最长词相同。这个模型不能像我一样工作。输出上的字看起来不像我除了。例如。

input - output
house - gjrtdd

问题：

我怎样才能为这个任务建立/改进模型？CNN 是个好主意吗？我可以使用哪些其他方法来完成此任务？

标签： neural-networknlpconv-neural-network