cs224u 自然语言推理:任务和数据集-1

cs224u 自然语言推理:任务和数据集-1 nli_01_task_and_data.ipynb

__author__ = "Christopher Potts"
__version__ = "CS224u, Stanford, Fall 2020"

概述

自然语言推断(Natural Language Inference，NLI)是预测单词、短语、句子、(段落、文档等)之间的逻辑关系的任务。这种关系对于用自然语言进行的各种推理是至关重要的:辩论、解决问题、总结等等。
Dagan等人(2006)提出NLI的基础论文之一(也称为识别文本蕴涵;RTE)，为这个任务在NLU中的普遍性提出一个案例:根据多个应用程序需要的主要推论，可以根据文本蕴涵进行转换。例如，QA问答系统必须识别包含假设答案的文本。类似地，对于某些信息检索查询，应该从相关检索文档中导出查询所表示的语义概念和关系的组合。在多文件摘要中，从摘要中省略一个多余的