该研究论文讨论了如何利用深度学习方法探测形态比拟关系，探究了其在跨语言上的适用性，并提出了建立多语言形态模型的可行性。

Aug, 2021

本研究从认知科学研究成果出发，对类比推理的六个维度进行了规范，在寓言语料上进行了注释，并定义了四个任务来评估新型 AI 技术的可扩展性，实验结果显示现有的方法能够在有限的范围内推理类比，但需要进一步的研究来提高 AI 的综合性和可扩展性。

Jun, 2022

通过建立类比保持函数的形式模型和相应的类比模型之间的关系，我们建立了一个类比分类器的 Galois 理论并确定了每对布尔类比的类比分类器的闭合集。

May, 2022

本文研究回答视觉类比问题，并提出了使用卷积神经网络来解决自然图像中的类比问题，并介绍了相应的自然图像类比问题数据集。

Oct, 2015

该研究通过关注数据的选择和呈现方式，研究神经网络在感知和推理原始视觉数据时如何诱导类比推理能力，并发现最健壮的类比推理能力是通过在输入域中对抽象关系结构进行对比学习而诱导的。

Jan, 2019

通过学习较简单的 “问题模式” 结构表示，并结合众包和递归神经网络从产品描述中提取目的和机制向量表示，使我们在寻找类比时可以比传统信息检索方法获得更高的精确度和召回率，在创意发想实验中，模型检索的类比与传统方法相比， 显著提高了人们产生创造性想法的可能性，这一结果表明，在许多大规模的现实生活情境下，学习和利用较弱的结构表示是实现计算类比的一种很有前途的方法。

Jun, 2017

人类认知的核心能力之一是类比；在面对新的情境时，我们经常将先前的经验从其他领域转化过来。多数关于计算类比的研究主要依赖于复杂的、手工制作的输入。本研究通过减少输入要求，只需要对实体进行映射，自动提取常识表示并将其用于实体之间的映射。与以往的工作不同，我们的框架能够处理部分类比并提出新的实体添加。此外，我们的方法的输出易于解释，允许用户理解为什么选择了特定的映射。实验证明，我们的模型能够正确映射 81.2% 的典型的 2x2 类比问题（猜测水平 = 50%）。在更大的问题上，它的准确率达到 77.8%（平均猜测水平 = 13.1%）。在另一个实验中，我们展示了我们的算法优于人类表现，并且自动提出的新实体与人类的建议类似。我们希望这项工作能通过为更灵活、更现实的输入要求铺平道路来推动计算类比的发展。

Nov, 2023

用于评估语言模型中类比推理能力的基准模型 ANALOBENCH 可以从大量信息中回忆相关经验，并将类比推理应用于复杂和冗长的情景中。

Feb, 2024

本文提出了一个深度学习框架来解决类比检测和解决两个关键问题，并在 morphological analogical proportions 数据集上进行了测试表明优于符号方法。文章总结了之前的研究，并结合了 ANNe 和 AE 嵌入模型。最终得出该模型在绝大多数情况下都优于其他方法，并提供了使用 DL 来处理类比问题的一般指南。

Mar, 2023

本文从抽象代数和定性相似性的角度探讨类比推理理论的数学基础，并证明了这一方法具有明显的数学性质和可行性意义。

Feb, 2023