面向?qū)W術(shù)文本的語義增強自然語言推理模型

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摘 要：［目的/意義］旨在利用大模型生成學(xué)術(shù)文本的高質(zhì)量同義句，通過實施語義增強策略，以優(yōu)化自然語言推理模型的性能。［方法/過程］在利用大語言模型生成學(xué)術(shù)文本同義句的基礎(chǔ)上，提出語義增強的自然語言推理模型SENLI，該模型包括表示模塊、語義增強模塊和推理模塊。其中，表示模塊負責(zé)獲取學(xué)術(shù)文本及其對應(yīng)同義句的語義特征；語義增強模塊將同義句的語義特征融合到學(xué)術(shù)文本的原始語義特征，獲取語義增強特征；推理模塊則基于學(xué)術(shù)文本的原始語義特征和語義增強特征，預(yù)測學(xué)術(shù)文本對的語義關(guān)系。（剩余24530字）