GAN-dan foydalanib matn yaratish uchun matn ma'lumotlarining diskret tabiati bilan bog'liq muammolarni hal qilish kerak. Bir yechim matnni transformatorga asoslangan til modeli yordamida uzluksiz joyga kodlash orqali oldindan qayta ishlashdir. Ushbu transformatsiya GAN-ga matnni uzluksiz signal sifatida ko'rib chiqishga imkon beradi, diskret tokenlar qatoridan ko'ra va standart GAN arxitekturalaridan foydalanadi. Ishlab chiqarilgandan so'ng, generator tarmog'idan chiqadigan ma'lumot matn shakliga qayta kodlanadi va ishlab chiqarilgan matn ketma-ketligini hosil qiladi.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence