إن فهم كيفية ترميز الهيكل اللغوي في التضمين السياق يمكن أن يساعد في تفسير أدائه المثير للإعجاب عبر NLP.عادة ما تدعو النهج الحالية لتحقيقها عادة إلى تدريب الطبقات وتستخدم الدقة والمعلومات المتبادلة أو التعقيد كوكيل لخير التمثيل.في هذا العمل، نجادل بأن
القيام بذلك يمكن أن يكون غير موثوق به لأن تمثيلات مختلفة قد تحتاج إلى طبقات مختلفة.نقوم بتطوير إرشادي، DirectProbe، يدرس مباشرة هندسة التمثيل من خلال البناء عند فكرة مساحة الإصدار لمهمة.تبين التجارب التي لديها العديد من المهام اللغوية والموظفة السياقية أنه، حتى بدون منصوص قياسات التدريب، يمكن أن يضيء DirectProbe الأنوار حول كيفية تمثيل مساحة التضمين ملصقات وتوقع أيضا أداء المصنف للتمثيل أيضا.
