什么是自然语言推理？AI 如何判断一句能否推出另一句

自然语言推理（Natural Language Inference）判断一句「前提」能否推出另一句「假设」。结果通常分三类：能推出、互相矛盾、信息不足所以无法判断。它也常被叫作文本蕴含。

例如前提是「这张票可以在出发前 24 小时免费改签」。假设「这张票随时都能免费改签」与前提矛盾；假设「改签之后一定收费」则信息不足，因为前提只说了 24 小时内免费，没说之后怎样。

它和语义相似度有什么不同？

语义相似度看两段话意思是否接近。文本匹配看它们是否符合业务定义的对应关系。自然语言推理看的是方向和真假：两句话可以很像，但一个加了「不」，结论就反了。

搜索和去重更常用相似度；核对答案、发现矛盾，更需要推理。

信息不足就不要补

让模型同时给出类别和依据原文，而不是只给一个「是」或「否」。前提里的时间、数量和例外条件要单独核对。遇到「信息不足」，应停止下结论，而不是用常识把空白填上。这和防止AI 幻觉是同一件事：资料没写到的，不能当成已经证明。

小结

自然语言推理帮助 AI 判断「这句话能不能从那段资料里推出来」。它适合核验答案和发现矛盾，不能代替原文本身。