Text completion 在自然语言处理中扮演着重要的角色。自然语言处理是一门研究如何使计算机能够处理和理解人类语言的学科，而 Text completion 是其中的一个核心任务。

  Text completion 的目标是根据给定的上下文和部分缺失的文本，通过填充适当的词语或短语来补全文本。这个任务要求计算机具备对语言的理解能力，需要能够预测和推理上下文相关的信息。

  在实际应用中，Text completion 被广泛应用于自然语言生成、文本自动补全、文章摘要生成、机器翻译等任务中。例如，在自动补全的场景中，当用户在搜索引擎或输入法中输入不完整的查询时，Text completion 可以帮助用户补全并推荐可能的查询词语。在机器翻译任务中，Text completion 可以帮助翻译系统生成更流畅和连贯的翻译结果。

  为了有效地进行 Text completion，研究者们提出了大量的模型和算法。一些经典的方法包括基于统计的语言模型、神经网络模型以及深度学习模型。这些模型通过学习大规模的语料库中的文本模式和规律，从而能够更准确地进行文本补全。

  总的来说，Text completion 在自然语言处理中扮演着重要的角色。它不仅为人机交互提供了便利，同时也推动了自然语言处理技术的发展。