تمثل قدرة تعلم التعلم من تمثيلات الإعجاب خطوة رئيسية لأنظمة NLP القابلة للتفسير حيث تتيح السيطرة على الميزات اللغوية الكامنة.تعتمد معظم الأساليب التي يتعرض لها DEVENTANGLEMELLEMES على المتغيرات المستمرة، سواء بالنسبة للصور والنص.نقول أنه على الرغم من أن تكون مناسبا لمجموعات بيانات الصورة، قد لا تكون المتغيرات المستمرة مثالية لميزات نموذجية للبيانات النصية، بسبب حقيقة أن معظم العوامل الإدارية في النص منفصلة منفصلة.نقترح طريقة استنادا عن السيارات التلقائية التي تتميز بها النماذج بمثابة متغيرات منفصلة وتشجع الاستقلال بين المتغيرات لتعلم تمثيلات الإعانات.يتفوق النموذج المقترح على خطوط أساسية مستمرة ومنفصلة حول العديد من المعايير النوعية والكمية لإجراءات DEVENTANGELES وكذلك على تطبيق Text Style Toystream.