本文提出了一种多级有监督对比学习框架 MultiSCL，该框架使用句子级和对级对比学习目标，在低资源自然语言推理任务中区分不同分类的句对。MultiSCL 采用数据增强模块和交叉注意力模块来获取对级表示，经实验证明，在低资源设置中，MultiSCL 的准确率比其他模型平均高 3.1％，且在文本分类的跨域任务中优于以前的最新方法。

May, 2022

通过利用大型语言模型的生成和评估能力，我们提出了 SemCSR，一种语义感知的对比句子表示框架，可以自动构建高质量的 NLI 风格语料库，并将生成的句子对纳入对比句子表示模型的学习，实验证明了我们提出的框架在使用大型语言模型学习更好的句子表示方面的有效性。

Oct, 2023

本文提出了一种基于实例区分的方法 PairSupCon，旨在通过高级分类概念编码在语义蕴含和矛盾理解之间建立联系。该方法在各种下游任务中均取得了极好的效果，超过了先前的最先进方法。

Sep, 2021

我们提出了一种新的协同训练方法，通过根据分类器的训练动态为远程监督标签分配权重，反映了它们在后续训练轮次中的使用方式。我们通过分配重要权重而不是基于预测置信度的任意阈值过滤示例，使得自动标记的数据得以最大化利用，同时确保噪声标签对模型训练的影响最小化。该方法相对于远程监督基准方法在 Macro F1 上实现了 1.5％的改进，并在几个其他强 SSL 基准方法上取得了显著的改进。我们在 Github 上提供了我们的代码和数据。

Jun, 2024

本文提出一种使用简单 LSTM 架构的零样本句子对标记来生成自然语言推理的 token 级解释的方法，并使用 SNLI 数据集进行了实验，与黑盒方法相比，白盒方法的匹配精度较低。

Apr, 2019

本文提出了一种使用对比学习进行监督学习 Fine-tuning 预训练 BERT 模型以创建高效句子嵌入的新方法，相比于只使用基于交叉熵的监督学习的当前最先进方法 SBERT，我们的方法可以在句子转换和语义文本相似度基准测试上改进 2.8％和 1.05％。

Jun, 2021

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

本文使用 LSTM 结构，将 match-LSTM 方法引入进行单词级联匹配以预测自然语言推理中的矛盾或中性关系标签，并在 Stanford 自然语言推理数据集上表现出比其他深度神经网络方法更高的 86.1% 的准确率。

Dec, 2015

本研究探讨了 NLI 模型的直接零 - shot 应用，包括分析其对更长和越界输入的鲁棒性，开发新的聚合方法以操作完整文档，并在 ContractNLI 数据集上达到最先进的表现，并发现 NLI 分数提供强大的检索信号，并且比常见的相似性基于的方法提供更具相关性的证据提取。同时通过研究文档集群来鉴别不同来源之间的差异和共识，研究发现相同主题的维基百科页面在不同语言中存在实际不一致。

Apr, 2022

CLAIF 方法：利用大型预训练语言模型的人工智能反馈来构建有细粒度样本相似度得分的样本对以改善对比学习，并结合人工反馈和 AI 反馈提供更好的训练信号，实验结果显示在语义文本相似性和迁移学习任务上，与其他半监督和监督对比学习方法比较，CLAIF 实现了最先进的性能。

May, 2023