Возможно, имелись в виду различия между OOV и E2E моделями обработки естественного языка (NLP).

OOV (Out Of Vocabulary) — свойство токена, которое помогает обрабатывать невидимые слова в текстовых данных. 7 Словарный запас модели ограничен словами, которые присутствуют в обучающих данных. 7 Когда модель встречает слово, которого нет в её словаре, она не может присвоить ему какое-либо осмысленное представление, что приводит к трудностям при обработке текста. 7 OOV позволяет заменить любое невидимое слово специальным токеном, что обеспечивает последовательное представление всех невидимых слов и позволяет модели обрабатывать их надлежащим образом. 7

E2E (End2End) — подход, который подразумевает соединение различных компонентов в единый. 8 Такие архитектуры часто используются в задачах распознавания речи и в задачах, связанных с обработкой естественного языка, в частности, машинного перевода. 8

Таким образом, разница между OOV и E2E моделями заключается в их функциях: OOV помогает обрабатывать слова, которых нет в словаре модели, а E2E направлен на соединение разных компонентов в одну систему.