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神经符号 NLI：用句级监督学习命题级链接
研究提出可训练的原子链接器，在无原子对标注的情况下，利用句级 NLI 标签联合预测链接存在性、来源选择与关系类型，用于 AMR 到 SAT 的神经符号推理。在 SNLI、SICK、MNLI 上较固定链接器基线提升 8.14-27.09 个百分点。
arXiv NLP19 天前
#自然语言推理
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LLM 能否表征复数谓述的真值间隙？HomogeneityNLI 诊断
研究提出 HomogeneityNLI 数据集，含 1000 组最小对立项，考察 LLM 对复数定指「既非真也非假」的同质性间隙的理解。评估七个开源模型发现普遍存在二值偏见：零样本下无模型在两种极性上识别间隙超过 15%，否定定指 84% 被判为假。
arXiv NLP19 天前