Некоторые подходы, которые используются в алгоритмах замены текста в нейросетях:

• Обратный перевод. 3 Исходный текст переводят на какой-то язык, а затем обратно. 3 Это помогает сохранить контекст, но при этом получить синонимичную формулировку. 3
• Замена слова на синонимичное или близкое по смыслу. 3 Для этого используют словари синонимов или ищут близкое слово в пространстве эмбеддингов, минимизируя расстояние между соответствующими векторами. 3
• Вставка синонима слова в случайное место в предложении. 3 Также возможна замена сокращения на полное наименование и обратно. 3
• Случайная вставка, удаление, замена или перестановка местами слов в предложении. 3 Ещё один способ — случайное изменение букв на произвольные или ближайшие на клавиатуре, добавление или исправление орфографических и пунктуационных ошибок, изменение регистра. 3
• Использование генеративно-состязательной архитектуры. 5 В таких задачах генерирующий модуль представляет собой модифицированный автокодировщик. 5

Нейросети обучены на огромных массивах текстовых данных, что позволяет им не просто заменять слова синонимами, а анализировать весь контекст предложения и перестраивать его таким образом, чтобы сохранить исходный смысл. 2