随着大数据产业的快速发展,人工智能领域被大众所关注,以电子文档形式存在的文本数据也与日俱增,这些海量的数据包含十分丰富的信息。若计算机能够从海量的文本数据中学习到人类语言的知识,就能够替代人类做许多复杂的任务,减轻人类的负担。文本蕴含任务是一项研究文本之间定向语义联系的任务,包含三种关系,蕴含、中立、矛盾,这些关系普遍存在于自然语言文本中。目前的研究方法主要建立在语义表征技术与语义推理技术两个核心技术上,本文从两个问题出发研究相应的改进方案,具体贡献可以归纳为以下几点:（1）针对传统句子语义表征模型的句子语义信息提取不足、复杂且速度慢的问题,提出了一种混合残差特征与自注意力机制编码的文本蕴含识别方法,通过多头自注意力机制与前馈神经网络组成句子编码器,使用多种方法计算句子对间的相似度特征,并在整个模型中加入增强型的残差连接,混合多种特征提高混合模型的性能。最后在两个文本蕴含任务数据集上对该实验模型有效性进行了验证,实验结果证明,混合多种特征信息的蕴含识别模型对文本蕴含关系识别准确率有一定的提升。（2）针对语义推理层句子对之间建模关系的不足,设计了一种基于匹配聚合框架的交互匹配网络。使用多种注意力函数构建多路匹配层,在聚合层中加入了基于句法解析树的句法结构信息,采用树型长短时记忆网络提取句子的语法结构信息,混合多种注意力交互特征与句法信息组成最后的全局推理信息。最后在文本蕴含任务数据集与语义相似度数据集上进行实验及分析,实验结果证明了多路匹配层对促进句子间的信息交互起到了一定的作用。