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.
 ในการสร้างข้อความโดยใช้ GAN จำเป็นต้องจัดการกับความท้าทายที่เกิดจากลักษณะของข้อมูลข้อความที่ไม่ต่อเนื่องกัน วิธีแก้ปัญหาหนึ่งคือการประมวลผลข้อความล่วงหน้าโดยการเข้ารหัสลงในช่องว่างต่อเนื่องโดยใช้โมเดลภาษาที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้า การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ GAN ปฏิบัติต่อข้อความเป็นสัญญาณต่อเนื่อง แทนที่จะเป็นชุดของโทเค็นแยกกัน และใช้สถาปัตยกรรม GAN มาตรฐาน หลังจากการสร้าง เอาต์พุตจากเครือข่ายตัวสร้างจะถูกถอดรหัสกลับเป็นรูปแบบข้อความ ทำให้เกิดลำดับข้อความที่สร้างขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence