这样做的目的是防止在通过 器架构的训练过程中的目标词在双向训练期间，当所有词一起检查组合上下文时无意中看到对方。也就是说。这避免了自然语 ws号码列表 言机器学习中的一种错误的无限循环，这会扭曲单词的含义。文本暗示 的主要创新之一是它应该能够预测你接下来要说什么，或者正如纽约时报在 年 10 月所说，“终于，一台可以完成你的句子。” 被来从 ws号码列表 句子对中预测提供的第二个句子是否是来自文本语料库的正确匹配。
注意：在过去的一年中，似乎发现这个功能在原始 模型中不可靠，其他开源产品旨在解决这个弱点。 的 解决了这个问题。文本暗示是一种“接下来会发 ws号码列表 生什么？”在正文中。除了文本含义外，这个概念也被称为“下一句预测”。文本蕴涵是一项涉及成对句子的自然语言处 ws号码列表 理任务。分析第一个句子，然后确定置信水平以预测该对中给定的假设第二个句子是否在逻辑上“匹配”适当的下一个句子，来自受控制的文本集合的正面、
负面或中性预测.以下是维基百科中每种类型的文本暗示预测（中性/正面/负面）的三个示例。文本暗示的例子（来源：维基百科） 一个积极的 TE（文本暗示一个假设）的例子是： 文本：如果你帮助有需要的人，上帝会奖励你。假设：给p钱工作有很 ws号码列表 好的结果。负面 TE（文本与假设相矛盾）的一个例子是： 文本：如果你帮助有需要的人，上帝会奖励你。假设：给穷人钱没有任何后果。非 TE 的一个例子（文本没有暗示或矛盾）是： 文本：如果你帮助 ws号码列表 有需要的人，上帝会奖励你。假设：给穷人钱会让你成为一个更好的人。