本发明公开了基于Transformer编码器的中文文本信息缺失的补全方法，对待处理的中文文本公开语料的人工预处理，通过计算机识别句号，将文本分割为以句为分割的大量短句语料，短句通过minibatch的方式转变为Bert词向量，产生的词向量将传入SVM进行文本二分类任务，模型将通过训练决定缺失位置的信息补全结果；采用大量遮盖[mask]标签产生的噪声，对模型进行训练，使得模型具有文本的生成能力，对文本缺失信息位置生成机器预测的缺失文本结果；本发明完成对中文文本的信息缺失的检测、信息缺失的补全任务，来帮助中文自然语言处理的文本预处理更加规范，使中文自然语言处理任务准确率进一步提高。
