随着人工智能领域在近年来的飞速发展,人们对于计算机理解自然语言的能力提出了崭新的要求。而文本推理技术作为自然语言理解领域的研究基础,与信息检索、信息抽取、自动问答、机器翻译等诸多自然语言处理研究领域有着密不可分的联系,也因此受到了世界各研究机构与研究人员的广泛关注。文本推理是对于两段给定的自然语言文本,判断出它们之间逻辑关系,包括逻辑蕴涵、等价、独立、矛盾。而目前最广泛使用的用于解决文本推理问题的方法是基于机器学习框架的文本推理技术。该方法通过不同的方式从自然语言文本中提取出各种不同层次的语法、语义特征,然后使用决策树、KNN、SVM等机器学习方法进行模型的训练,并最终使用分类的方法得到文本之间的逻辑关系。基于机器学习框架的文本推理方法所面临的一大难点在于特征表达方式的局限性。在自然语言中相同的词在不同语境中可能代表不同的意思,相同的语义也可以通过不同的表达方式进行表达,而复杂的句法结构更是可以使得相同的词语通过不同的排列方式表达出完全不同的语义。这种自然语言的多样性是基于机器学习的文本推理技术的特征表达方式所难以适应的,也是文本推理问题本身的最大难点。为了从一定程度上解决这种问题,本文提出了基于马尔可夫逻辑网的文本推理技术。马尔可夫逻辑网是结合了概率图模型与一阶谓词逻辑的机器学习方法,该方法通过为知识库中的每个一阶谓词逻辑准则赋权重的方式同时克服了概率模型特征表达方式的局限性与一阶谓词逻辑推理处理不确定性的缺陷。我们从包括字符串级别、表层语义和深层语义的不同层面定义马尔科夫逻辑准则,也进一步将从外部知识库中提取出来的知识转化为一阶谓词逻辑形式。然后我们使用马尔可夫逻辑网框架进行推理得到最终结论。本文通过一系列实验证明了基于马尔可夫逻辑网的推理技术是解决文本推理问题的有效手段。