通义灵码是一种基于机器学习和自然语言处理技术的自动文本生成系统，它可以对文本进行编码和生成，包括文本补全。以下是一些通义灵码限制补全语言的方法：

1. 预训练模型：通义灵码通常会使用预训练的机器学习模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），在大量的文本数据上进行训练，以便对各种语言和语境进行理解和生成。通过这些预训练模型，通义灵码可以学习到各种语言的通用规则和模式，如上下文语义、词性标注、词义关联等，这些规则和模式可以被用于限制文本补全的范围和内容。

2. 词向量空间：通义灵码可以使用词向量空间（Word Embedding）将文本转化为低维向量表示，每个词在词向量空间中的位置表示了该词在文本中的重要程度和位置。通过计算每个词在词向量空间中的位置，通义灵码可以推断出哪些词可能作为补全候选词，哪些词可能不会被考虑在内。

3. 实体识别：通义灵码可以通过实体识别技术，如命名实体识别（NER）或句法分析（POS），识别出文本中的实体（如人名、地名、组织机构名等）和语法成分（如主谓宾、动宾短语等）。这些实体和语法成分可能会影响补全候选词的选择，因为它们通常与特定的实体或语法结构相关联。

4. 规则库：通义灵码可以使用规则库来定义文本补全的规则和限制。例如，可以定义特定的单词或短语作为补全候选词，或者定义特定的上下文语境或文本模式作为补全的限制条件。这些规则和限制可以基于文本的语法结构、语义背景、用户偏好等进行设计和调整。

5. 知识图谱：通义灵码可以利用知识图谱（Knowledge Graph）或实体关系图（Entity Relationship Graph）等知识表示技术，将文本中的实体和概念链接起来，形成一个复杂的语义网络。通过分析网络中的实体和关系，通义灵码可以预测哪些实体和概念可能被用于补全候选词，以及哪些实体和概念可能不会被考虑在内。

通过以上方法，通义灵码可以对文本进行深度学习和自然语言处理，实现对文本补全的限制和控制，从而提高文本生成的准确性和可解释性。同时，这些限制和控制也可以根据用户的需求和偏好进行动态调整和优化，以适应不同的文本生成场景和任务。