عادة ما يتم تدريب نماذج اللغات الحالية على استخدام مخطط للإشراف على الذات، حيث يركز التركيز الرئيسي على التعلم في كلمة البرنامج أو مستوى الجملة.ومع ذلك، كان هناك تقدم محدود في توليد تمثيلات مفيدة على مستوى الخطاب.في هذا العمل، نقترح استخدام الأفكار من نظرية الترميز التنبؤية لزيادة نماذج اللغة ذات طراز بيرت مع آلية تسمح لهم بتعلم تمثيلات مناسبة على مستوى الخطاب.نتيجة لذلك، يكون نهجنا المقترح قادرا على التنبؤ بالأحكام المستقبلية باستخدام اتصالات واضحة من أعلى إلى أسفل تعمل في الطبقات المتوسطة للشبكة.من خلال تجربة معايير مصممة لتقييم المعرفة المتعلقة بالحبال باستخدام تمثيلات الجملة المدربة مسبقا، نوضح أن نهجنا يحسن الأداء في 6 من أصل 11 مهام من خلال التميز في كشف علاقة الخطاب.