刘欣瑜,刘瑞芳,石 航,韩 斌

(北京邮电大学 人工智能学院，北京 100876)

0 引言

自然语言推理(natural language inference，NLI)又称文本蕴涵识别(recognizing textual entailment，RTE)，是自然语言处理的一项重要任务，关注的是假设句的语义能否从前提句中推断出来。自然语言推理模型需要理解前提句与假设句之间的语义相似性和相悖性，来判断前提句与假设句之间的语义关系，语义关系如表1所示，有蕴涵、矛盾、中立三种，因此通常可以将自然语言推理视为一个分类任务。

表1 前提句、假设句及其对应的关系实例

人工智能是研究如何应用计算机模拟人类思维过程和智能行为的学科，而推理是人工智能的一个重要研究课题。人类推理包括对事物的分解、比较、综合、分类四个过程： 首先依据日常经验把事物整体分解成各个组成部分；比较各组成部分之间的差异点和共同点；然后在人脑中把各部分联系起来，也就是把事物的个别特性、个别方面重新综合成整体；进而把事物分类。本文用外部语义知识(语义角色和同反义词)来代替人类推理所需要的日常经验，通过模拟上述思维过程来构建推理模型，处理过程如下： 首先模仿人类对事物进行分解的过程，根据语义角色知识把完整的句子拆解成不同的语义角色；再依据同反义词知识简单比较两个句子相同的语义角色是否一致；然后用模型各层提取不同方面的语义特征并融合；最后进行推断分类。

确定模型大致处理流程后，需要进一步设计模型结构，使其实现提取并融合不同方面语义特征的效果。……