自然语言推理的近期进展：基准、资源与方法综述
计算与语言
2020-02-27 v3
摘要
在 NLP 社区中，近年来研究活动激增，旨在解决机器进行深层语言理解的能力，这种理解超越文本中明确陈述的内容，而是依赖于推理和对世界的认知。许多基准任务和数据集已被创建，以支持此类自然语言推理能力的开发与评估。由于这些基准已成为 NLP 研究社区的重要工具与驱动力，本文旨在概述近期的基准、相关知识资源以及最先进的学习与推理方法，以支持更好地理解这一不断发展的领域。
引用
@article{arxiv.1904.01172,
title = {Recent Advances in Natural Language Inference: A Survey of Benchmarks, Resources, and Approaches},
author = {Shane Storks and Qiaozi Gao and Joyce Y. Chai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.01172},
year = {2020}
}