human: 解释为什么自监督学习在自然语言处理中有益。
 bot: 自监督学习在自然语言处理中有益的原因之一是它可以帮助模型学习到更抽象、更高层次的语言表示。通过设计合适的预测任务，自监督学习可以引导模型学习到语言中的潜在结构和语义信息，从而提高模型在各种自然语言处理任务上的性能。此外，自监督学习还可以通过学习到的语言表示进行迁移学习，使得模型在新任务上的学习效果更好。自监督学习在自然语言处理中的应用已经取得了很多重要的突破，比如在问答系统、情感分析和命名实体识别等任务上取得了很好的效果。