Генерация текста является одной из основных проблем понимания и обработки языка в области искусственного интеллекта. Цель способности понимать общечеловеческие языки и давать понятный адекватный ответ тесно связана с тем, что представляет собой искусственный интеллект, поскольку он представляет собой концепцию, позволяющую компьютеру вести себя как человек или действовать разумно. язык и возможность разработать концепцию ожидаемой реакции или реакции человека. Генерация текста — одно из величайших достижений и вызовов для ИИ на сегодняшний день. Одним из самых больших и популярных подходов, который обычно используется сегодня, является подход нейронной сети из-за способности нейронных сетей обрабатывать сложные входные данные из-за множества узлов и слоев, которые их составляют. Узлы — это место, где происходит вычисление, каждый узел объединяет входные данные из предыдущего слоя с набором весов, придающих значение каждому входному сигналу, который принимается во внимание. Выходные данные такой обработки затем передаются функции активации, чтобы определить, следует ли передавать выходные данные на следующий уровень. Это очень полезно при обработке языка, потому что позволяет нам более глубоко обрабатывать язык или ввод, чтобы обеспечить лучшее понимание и большую точность при создании прогноза или определении ответа. Функция узла может быть связана с предварительной обработкой слов, которые могут быть преобразованы в токены, определением вероятностей и анализом значения слов, а затем и комбинаций слов. Этот процесс является фундаментальным или, по крайней мере, очень связан с тем, как должна работать генерация текста, потому что для генерации текста на основе предыдущего ввода или данных должно быть много шагов обработки, чтобы компьютер мог связать, как работают слова и предложения или, в частности, язык. Понимание нейронных сетей имеет основополагающее значение для дальнейшего развития методов искусственного интеллекта, а также методов прогнозирования и, следовательно, повышения точности обработки языка и генерации текста.