本文提出一种基于对偶句子级别的监督对比学习（PairSCL）方法，采用交叉注意力机制学习句子对的联合表示，并使用对比学习目标来区分不同类别的句子对，在两个公共 NLI 数据集上，PairSCL 的准确性平均优于其他方法 2.1％，并在文本分类的七个转移任务上超过了先前的最新方法。

Jan, 2022

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

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

该研究探索了无监督预训练和外部知识对自然语言推断任务的影响，以了解其如何帮助自然语言理解和解决 NLP 问题。

Apr, 2019

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

本文提出了一种结合无标注数据的 NLI 半监督学习方法，其中使用了条件语言模型 BART 生成假设句子，以减少对人类注释的依赖，实验结果显示该方法能够成功地利用无标注数据并在低资源环境下显著提高四个 NLI 评测集的性能。

Nov, 2022

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

本篇论文提出了一种名为 ConCNER 的新颖双重对比框架，针对有限来源语言标注数据的跨语言命名实体识别问题，通过翻译对数据进行增广，并利用对比学习和知识蒸馏的方法，提高模型的性能。

Apr, 2022

科学自然语言推理（NLI）的任务涉及预测从研究文章中提取的两个句子之间的语义关系。本文介绍了多样性科学 NLI 任务，并提出了 MSciNLI，这是一个包含 132,320 个从五个新科学领域中提取的句子配对的数据集。通过精调预训练语言模型和促使大型语言模型建立了 MSciNLI 的强基准。最高的 PLM 和 LLM 基准的宏 F1 分数分别为 77.21% 和 51.77%，说明 MSciNLI 对这两种模型来说都具有挑战性。此外，我们证明了领域转移降低了科学 NLI 模型的性能，从而证明了我们数据集中不同领域的多样性特征。最后，我们在中间任务迁移学习设置中使用了两个科学 NLI 数据集，并展示了它们可以提高科学领域下游任务的性能。我们在 Github 上提供了数据集和代码。

Apr, 2024

本文提出了 XNLI 数据集用于跨语言句子理解的评估，并研究了多语言句子理解的基准和挑战。

Sep, 2018