自然语言处理是人工智能领域内的一个重要的研究方向,其中一个关键的任务是文本蕴含。文本蕴含任务是判别给定的假设句是否可以从前提句中推理出来,帮助计算机解读句、词之间的深层的语义信息,识别文本之间语义的逻辑推理关系,从而理解自然语言。本论文的主要工作是借助对齐的方来提升基于深度学习模型对文本蕴含识别任务的推理能力。具体工作内容如下:1)为了解决传统孪生网络蕴含识别模型中,循环神经网络编码器存在的梯度消失、长距离依赖、运算效率低下等问题。本文以Transformer Encoder为基础,设计了一个新颖的模型结构,创新性地提出了预测推理贡献度机制,采用注意力的对齐方式,使得模型在推理句对语义关系时,更关注对推理贡献高的部分。同时,为了获得更深层次的语义信息,提出一个信息交互机制,两个句子都能获取彼此对齐的语义信息,最后将交互后的词向量输入到下一层,得到更深层次的推理预测。以ESIM（Enhanced Sequential Inference Model）为基线模型,本文所提出的方法在SNLI,Multi NLI,Sci Tail数据集上的实验效果均超过基线模型,并且模型推理运算速度更快。2)为了增强句子的语义信息,提升蕴含识别的性能,在模型中加入外部语义角色标注知识是一种常见的方法。但对同一文本进行语义角色标注解析可能会得到多个不同的谓词结构句,因此难以在模型中同时融入多个语义角色标注。为了解决该问题,本文提出了一种借助多头注意力的对齐机制和不同谓词结构句融合的方法。通过注意力机制对BERT输出的谓词向量进行相似度计算,对齐前提句和假设句中相似性高的谓词结构句,然后再使用Transformer Encoder作为编码融合器,将相似性高的谓词结构句分配到不同注意力头中,从多个不同子空间获取不同的语义信息。实验表明,该方法能提升文本蕴含推理的性能。