GANを使用してテキストを生成するには、テキストデータの個別の性質によってもたらされる課題に対処する必要があります。解決策の1つは、トランスベースの言語モデルを使用して連続空間にエンコードすることにより、テキストを前処理することです。この変換により、GANは一連の離散トークンではなく、テキストを連続信号として扱い、標準のGANアーキテクチャを使用できます。世代後、ジェネレーターネットワークからの出力はテキスト形式にデコードされ、生成されたテキストシーケンスが生成されます。
To generate text using GANs, it is necessary to address the challenge posed by the discrete nature of text data. One solution is to preprocess the text by encoding it into a continuous space using a transformer-based language model. This transformation allows the GAN to treat the text as a continuous signal, rather than a series of discrete tokens, and use standard GAN architectures. After generation, the output from the generator network is decoded back into text form, producing generated text sequences.