通过考虑多种相关性信号，我们将多跳问题回答的证据检索任务划分为两个子任务：语义文本相似度和推理相似度检索。我们提出了两种集成模型 EAR 和 EARnest，分别处理每个子任务，然后考虑不同的相关性信号对句子进行重新排序。在 HotpotQA 上的实验证明，我们的模型不仅显著优于基于单一检索模型，而且比两个直观的集成基准模型更有效。

Nov, 2023

本文提出了一种新的基于阈值的语义文本表示方法，并结合机器学习算法应用语义和词汇特征对文本 - 假设对进行分类，该技术有效地丰富了文本的语义信息，在文字蕴涵分类任务中在意义理解方面的表现明显优于已知方法

Oct, 2022

本文提出了一种新的神经模型，使用长短时记忆单元读取两个句子以确定蕴含关系，通过逐词的注意机制对每个单词和短语的蕴含进行推理，该模型在大型蕴含数据集上表现出了更好的性能，并且是第一个在文本蕴含数据集上实现最先进准确度的通用端到端可导系统。

Sep, 2015

本论文提出了一种多模态蕴含分类器来确定图像的语句，以及开发了一种通用可调节学习速率策略来教授一个检索模型区分这些蕴含的语句和其他负样本。在实验中，我们手动注释了一个蕴含更正的图像文本检索数据集用于评估。结果表明，所提出的蕴含分类器达到了约 78% 的准确度，并持续提高了图像文本检索基线的性能。

Aug, 2022

本文提出了一种基于多模态对比目标的句子嵌入学习方法，利用同时包含视觉和文本信息的数据提高了语义相似性任务的性能，并通过分析文本嵌入空间的性质解释了本方法提高性能的原因。

Apr, 2022

文章提出了利用网络图像及对应标签实现鲁棒视觉 - 语义联合嵌入学习的方法，通过在有限的训练数据中引入弱标注的网络图像能够取得比当前最先进方法更显著的图像 - 文本检索性能提升。

Aug, 2018

提出一种新的框架，将词汇、实体和关系嵌入到同一连续向量空间中，通过对知识图谱和纯文本的联合学习，可以更准确地完成知识图谱补全，实现实体预测、关系预测和关系分类等任务，并且相比其他基线模型，在三项任务上均可以显著且持续地提高性能。

Nov, 2016

本文介绍了一个新的自然语言推理任务数据集，旨在解决人工智能中的句子组成意思的问题，使用深度神经网络学习语义向量表示法，得出发现表明 Inference 等现有句向量算法性能较差，但使用本文提供的数据集进行训练，可提高测试性能和提高人工智能系统的表现水平。

Feb, 2018

本文探讨如何通过 Few-shot 学习和文本蕴含来实现通用的 NLP 任务解决方案，并且说明文本蕴含可以应用于多种 Downstream NLP 任务，用于解决数据稀缺的情况。

Oct, 2020

该论文定义了一项新的文本蕴含任务，要求对多个前提句子进行推断，提出了一个新的数据集来最小化平凡的词汇推理，强调对日常事件的知识，并为文本蕴含提出了一个更具挑战性的环境；同时评估了多种强力神经网络基线，并分析多个前提任务与标准文本含义的区别。

Oct, 2017