Text Completion的局限性主要体现在以下几个方面：

  1. 上下文理解能力不足：Text Completion系统可能会基于句子中的关键词或短语填充空白，但它往往缺乏对整个上下文的深入理解。这可能导致填充的答案与实际上下文不符，或者无法满足特定语境的需求。

  2. 对语义多样性的挑战：Text Completion系统通常基于大量的训练数据进行学习，但在涉及语义多样性的情况下，系统可能会无法正确填充空白。由于语言具有灵活性和多义性，同一个词或短语可以有多种含义和使用方式，Text Completion系统可能会出现错误的猜测。

  3. 依赖于已有的知识和数据：Text Completion系统依赖于已有的知识和数据来生成答案，因此它的回答受限于这些数据的质量和范围。如果系统没有接触过相关的领域或主题，或者没有足够的数据支持，它可能无法提供准确的答案。

  4. 对于复杂推理和推断的挑战：Text Completion系统在处理需要复杂推理和推断的问题时可能存在困难。这些问题可能涉及丰富的逻辑和语义关系，需要对多个句子或段落进行综合分析。尽管Text Completion系统可以处理某些形式的逻辑推理，但在处理更复杂的推理任务时，仍然存在挑战。

  总之，Text Completion的局限性在于其对上下文的理解能力有限，对语义多样性的挑战，对已有知识和数据的依赖以及对复杂推理和推断的困难。这些局限性限制了Text Completion系统在某些情况下提供准确和全面的回答的能力。