NLI：Natural Language Inference

自然语言推理主要是判断两个句子（Premise, Hypothesis）或者两个词之间的语义关系，为了保证模型能够集中在语义理解上，该任务最终退化为一个分类任务，目前类别主要是三分类（Entailment，Contradiction，Neutral）。目前对这三类有各种各样的定义，但是我认为这三类的分类依据还是要落在语义理解上，通过语义关系来确定类别。

那为什么要研究自然语言推理呢？简单来讲，机器学习的整个系统可以分为两块，输入，输出。输入要求我们能够输入一个机器能理解的东西，并且能够很好的表现出数据的特点，输出就是根据需要，生成我们需要的结果。也可以说整个机器学习可以分为Input Representation和Output Generation。因此，如何全面的表示输入就变得非常重要了。而自然语言推理是一个分类任务，使用准确率就可以客观有效的评价模型的好坏；这样我们就可以专注于语义理解和语义表示。并且如果这部分做得好的话，例如可以生成很好的句子表示的向量，那么我们就可以将这部分成果轻易迁移到其他任务中，例如对话，问答等。这一切都说明了研究自然语言推理是一个非常重要但是非常有意义的事情。

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