該文首先介紹一個(gè)逼近文本蘊(yùn)涵關(guān)系的推理模型,它由帶有推理規(guī)則集的蘊(yùn)涵型式知識(shí)庫(kù)和相關(guān)的概率評(píng)價(jià)構(gòu)成.接著介紹習(xí)得推理規(guī)則和蘊(yùn)涵型式及其概率的幾種方法,包括從平行或單一語(yǔ)料庫(kù)中學(xué)習(xí)和從網(wǎng)絡(luò)文件中學(xué)習(xí).然后介紹基于詞匯概率的蘊(yùn)涵識(shí)別模型,包括通過(guò)構(gòu)建詞匯蘊(yùn)涵的概率模型和基于詞匯所指的語(yǔ)義匹配模型來(lái)逼近文本蘊(yùn)涵的幾種方法.最后介紹基于句法的語(yǔ)義分析模型,包括基于依存樹(shù)節(jié)點(diǎn)匹配、論元結(jié)構(gòu)或原子命題匹配等處理模型.