BERT:是否可以在掩蔽语言建模中过滤预测的标记？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它在自然语言处理领域具有广泛的应用。在掩蔽语言建模任务中，BERT可以通过掩蔽一部分输入文本中的标记来进行预测。

在BERT中，输入文本会被随机掩蔽一些标记，然后模型需要根据上下文来预测这些被掩蔽的标记。这种掩蔽语言建模的方式可以帮助BERT学习到更好的语言表示，从而提高其在下游任务中的性能。

掩蔽语言建模中过滤预测的标记是不可行的。因为掩蔽语言建模的目的是让模型能够根据上下文来预测被掩蔽的标记，如果过滤掉预测的标记，那么模型将无法学习到这些标记的上下文信息，从而影响模型的性能。

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