这似乎很棘手。似乎任何“表面级”转换都不会给出足够的结果，任何可行的解决方案都需要正确捕获句子结构，并生成语法正确的转换句子。

一种可能的选择是使用“传统管道” - 例如，您运行 NLP 管道进行句法解析，这对于一般领域英语来说非常准确（尽管您需要对间隙“____”部分进行一些特殊处理），然后实现一些启发式规则来转换语法树，并从转换后的树中重新生成一个句子。有很多关于机器翻译领域中类似转换的出版物，用作在对具有非常不同的单词（或句子部分）顺序的语言对运行统计机器翻译之前预处理数据的一种方式。

第二个可能可行的选择是研究受控自然语言领域，或类似http://www.grammaticalframework.org/的东西，它可以用作帮助生成新句子的工具包。

当前的时尚还提出了一个非常不同的选项，它可能会起作用——你可以训练一个带有注意力机制的字符级循环神经网络（查看最近的神经机器翻译出版物以获取详细信息）来进行这种转换，但我不确定如何它需要大量的训练数据才能获得不错的准确性。