Нейронные сети для генерации текста часто используются на основе рекуррентных нейронных сетей (RNN) или сверточных нейронных сетей (CNN). RNN обрабатывает последовательность входных данных пошагово, сохраняя внутреннее состояние, которое передается на следующий шаг. Это позволяет модели запоминать информацию о предыдущих шагах и использовать ее для генерации последующих слов или символов. CNN, с другой стороны, обычно используется для анализа и обработки изображений, но существует подход, называемый сверточными рекуррентными нейронными сетями (CRNN), который комбинирует свойства RNN и CNN. CRNN позволяет моделям обрабатывать текст последовательно, анализируя контекст и генерируя новые слова или символы. Обучение нейросети для генерации текста происходит на большом объеме текстовых данных. На этапе обучения модель пытается предсказать следующее слово или символ на основе предыдущего контекста. После обучения, эта модель может использоваться для генерации нового текста, где модель сама предсказывает следующие слова или символы, используя вероятность на основе предыдущего контекста.