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

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 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

本文提出了一种运用知识图谱的结合方法来提高自然语言推理问题（NLI）领域中性能的技术，该技术在文本、图形和文本到图形的模型上均取得了最新的最优表现，并讨论了外部知识在解决 NLI 问题中的实际意义。

Sep, 2018

本文探讨如何利用自然语言推理来验证问答系统提供的答案是否正确，并通过使用大型预训练模型和最新的数据集来构建 QA 实例的前提 - 假设配对，进而将 QA 和 NLI 数据集结合以训练 NLI 模型，以此提高 QA 模型的准确性和置信度。

Apr, 2021

这篇论文将对话代理的一致性作为自然语言推理 (NLI) 的任务，并创建了一个名为 Dialogue NLI 的自然语言推理数据集。通过在该数据集上训练模型，提出了一种方法来改善对话模型的一致性，用人类评估和自动指标在一套设计用来衡量对话模型一致性的评估集上进行了评估。

Nov, 2018

本文通过提出一种新的度量方法和一种称为 Diversity Threshold Generation 的新生成程序来改进对话生成，从而在多样性方面取得了显著进展。

May, 2022

本文介绍了交互推断网络（IIN），一种新的神经网络架构，它通过从交互空间层次性地提取语义特征来实现对语句对的高层次理解，并展示了类似大规模 NLI 的语料库上 Densely Interactive Inference Network （DIIN）的最新性能表现，DIIN 相对于最强的发表系统在具有挑战性的 Multi－Genre NLI（MultiNLI）数据集上实现了大于 20％的误差降低。

Sep, 2017

本文提出一个过程，用于研究神经机器翻译 (NMT) 系统生成的句子表示如何编码不同的语义现象，最终发现编码器最适合在语法 - 语义界面上支持推理，而不是需要世界知识的指代消解。

Apr, 2018