探索事实性与自然语言推理之间的关系，并引入 FactRel 注释方案来模拟事实性推理，分析表明，事实性支持对和事实性削弱对的大部分情况不构成自然语言推理的蕴含或矛盾关系，这表明事实关系更适合分析媒体话语；在新数据集上进行了对比分类模型的实验，并发现在某些情况下，基于注释数据集使用 GPT-4 生成合成数据可以提高性能，而使用 GPT-4 进行少样本学习的结果与在标注数据集上训练的中型语言模型（DeBERTa）相当强大，这些结果表明此任务在世界知识和高级推理能力上的基本依赖关系。

Jun, 2024

本文提出了一种新的语法任务集，专注于矛盾检测，并评估了递归模型和 BERT 网络。虽然 BERT 在大多数逻辑形式上具有更好的泛化效果，但在处理计数算子时仍有待改进，同时表明该语法任务可以在不同的语言中实现并实现跨语言传递学习。

May, 2019

我们提出了一种 NLP 技术，利用通用翻译数据集和知识蒸馏技术，通过两个预训练模型在源语言和目标语言上的表现实现了目标语言的句子关系推理，该技术在多个任务上展现了普适性。

Sep, 2023

通过使用语义片段，作者发现目前自然语言理解领域最先进的模型在布尔协调、量化、条件、比较和单调性推理等方面表现不佳，在这些问题上进行微调，BERT-based 模型可以掌握所有逻辑和单调性片段，同时保持其在已有 NLI 基准测试的性能。

Sep, 2019

本研究基于 Transformer 模型提出了一个基于多任务的波兰语言解析的测试基准，并介绍了针对该语言的 Transformer 模型 HerBERT，该模型在 9 个任务中表现最好，其中包括命名实体识别和情感分析等多个领域。

May, 2020

我们提出了 IndoNLI 数据集，这是第一个人类收集的适用于印度尼西亚语的 NLI 数据集。我们采用 MNLI 的数据收集协议，收集了近 18K 个由众包工人和专家标注的句子对。实验结果表明，在我们的数据中，XLM-R 的性能优于其他预训练模型。最佳性能仍然远低于人类性能（13.4％的准确度差距），表明此测试集具有特别的挑战性。此外，我们的分析显示，我们的专家标注数据比众包标注数据更加多样化，注释工件更少。我们希望这个数据集可以帮助加快印尼自然语言处理研究的进展。

Oct, 2021

本研究通过四种方法评估自然语言推理 (NLI) 模型是否可以学习词汇蕴涵和否定之间的组合交互作用，并提出了一个新的自然数据集 MoNLI，其中集中了词汇蕴涵和否定的相关内容，通过对 MoNLI 的 Fine-tuning 得到的模型相较于通用 NLI 数据集拥有更好的效果，同时对当前表现最佳的 BERT 模型进行探究表明其至少部分嵌入了词汇蕴涵和否定的算法级别理论。

Apr, 2020

通过预训练模型在标注过程中使用，本文介绍了对自然语言推理进行研究的越南 NLVS 数据集 ViANLI，并证明基于该数据集训练的模型显著提高了其他越南自然语言推理数据集的结果。

Jun, 2024

本研究提出了一种模型无关的逻辑框架，以确定每个输入中负责每个模型决策的特定信息并生成可解释的自然语言推理模型，其性能优于当前最先进的神经模型，适用于高度挑战性的 ANLI 数据集。

May, 2023

本研究旨在利用商业机器翻译系统自动翻译英语数据集以进行 Turkish NLI 模型的训练，发现语言内嵌入是必要的，并且在训练集较大时可以避免形态分析。最终，我们发现这些模型在人工翻译的评估集上表现良好，并将所有的代码、模型和数据公开分享。

Apr, 2020