GANs (Generative Adversarial Networks) can generate text by transforming the text into a continuous representation, such as a multidimensional vector. This continuous representation can then be used as input for the generator and discriminator in the GAN. The preprocessing of the text can be done using a transformer model or other techniques that map text to a continuous representation. Note that the output generated by the GAN must also be transformed back from the continuous representation into text form.
GANs (Generative Adversarial Networks) สามารถสร้างข้อความโดยการแปลงข้อความให้เป็นการนำเสนอต่อเนื่อง เช่น เวกเตอร์หลายมิติ การแสดงแบบต่อเนื่องนี้สามารถใช้เป็นอินพุตสำหรับตัวสร้างและตัวแยกแยะใน GAN การประมวลผลข้อความล่วงหน้าสามารถทำได้โดยใช้โมเดลหม้อแปลงไฟฟ้าหรือเทคนิคอื่นๆ ที่จับคู่ข้อความกับการแสดงแบบต่อเนื่อง โปรดทราบว่าเอาต์พุตที่สร้างโดย GAN จะต้องถูกแปลงกลับจากการแสดงต่อเนื่องเป็นรูปแบบข้อความด้วย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence