Le remplacement neuronal de phrases consiste à remplacer un contenu (textes et expressions) par un contenu de sens identique ou équivalent, grâce aux réseaux de neurones, aux grands modèles de langage et à d'autres modèles de machine learning.
Ces modèles, avec les réseaux de neurones, améliorent la fluidité et l'exactitude du contenu au fil de leur entraînement. Le contenu produit devient vite fluide, plus humain et plus naturel. Les utilisateurs et leurs entreprises évitent ainsi des processus de traduction multiples et rigides.