大家好，欢迎来到IT知识分享网。
一、定义
NLI（Natural Language Inference）,故名思意，自然语言推理。它主要用来判断两个句子在语义上的关系，一般可以分为：Entailment(蕴含)、Contradiction（矛盾）、Neutral（中立）。
二、作用
在NLP中，判断蕴含或是矛盾的关系十分必要，例如信息检索、语义分析、常识推理等方面都会用到。评价标准简单有效，可以直接在NLI中专注于语义理解和语义表示，如此生成好的句子就可以直接迁移应用到其他的任务。
三、分类
1.级别分类
- 词级别推理（RLE）
- 句子级别推理（RTE）
2.方法分类
- 混合模型
- 深度学习（RNN,CNN）
2.1混合模型
混合模型包括两种：
- 文本相似度（文本对齐）：计算前提和假设之间的相似度来判断其之间是否构成蕴含关系。在此基础上演化出基于文本对齐的方法，更关注句子中不同的部分。
- 逻辑演算（文本转换）：将文本表示成数学逻辑表达式，构成事实集合，然后用逻辑推理规则判断是否能根据前提推理出假设。
免责声明：本站所有文章内容,图片，视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成，不代表本站观点，不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益，请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权，请联系删除，如若转载，请注明出处：https://haidsoft.com/127288.html
