이전 섹션에서 언급한 바와 같이, 두 개 이상의 기계 학습 모델이 순서대로 실행될 때마다 오류가 파이프라인 전체에 전파됩니다. 이 솔루션을 위해, 이 회사의 주식 리스크 수준을 측정하는 데 있어 가장 중요한 요소는 문장의 감정입니다. 파이프라인에 필수적인 스피치-텍스트 모델은 정서를 예측할 수 있는 전처리부 역할을 합니다. 진짜 중요한 것은 근거 있는 진실과 예측된 문장 사이의 감정의 차이이다. 이는 WER(Error Rate)의 프록시 역할을 합니다. 음성-텍스트 정확도는 중요하지만 WER은 최종 파이프라인 메트릭에 직접 사용되지 않습니다.