在过去的几十年中,随着以深度学习为代表的人工智能技术的飞速发展,文本形式的数据的数量不断增加,涉及到计算机如何理解和生成语言的自然语言处理得到全球的支持,成为当今技术讨论中的研究热点。长期以来,大多数用于研究自然语言处理问题的方法都采用浅层机器学习模型,但是,随着词嵌入、序列到序列模型、注意力机制和预训练语言模型的流行和成功,基于神经网络的模型在各种自然语言处理任务上已经取得了优异的成果。自然语言推理任务需要解决语义理解、句子表示和联想推理等问题,是自然语言处理中非常基础的任务。现阶段在自然语言推理任务中对于句子深层次的含义理解仍然面临着许多挑战性的问题。本文以深度学习中的神经网络为基础,结合注意力机制,对自然语言推理方法进行了探索和研究。主要的研究工作如下:1、介绍自然语言含义理解的特点和两种常用的句子表示方法。针对这两种方法不能并行计算或者参数较多的问题,提出一种基于自注意力机制的句子表示推理方法。该方法包括词嵌入层、句子编码层、语义提取层和聚合输出层四部分。该方法在嵌入层融合单词和字符的信息以丰富特征信息,在编码层使用自注意力机制并行运算提取句子上下文语义信息,在语义提取层提取句子不同部分的特定信息以全面的表示句子语义。实验表明,该方法在SNLI数据集上的准确率为86.8%,与BiLSTM等方法相比,在推理结果的准确性方面有一定程度的提升。2、介绍交互推理框架的基本组成结构,然后以此为基础设计一种融合句法信息的交互推理网络。该网络包括词嵌入层、交互匹配层、句法信息提取层、全局信息融合层和预测层。该网络结构的核心交互匹配层针对可分解注意力模型没有考虑单词顺序和上下文情景进行改进,使用双向长短期记忆网络进行序列编码。同时,在句法信息提取层使用Gumbel TreeLSTM模型构建句法结构树,提取单词在层次方面的信息。融合局部推理信息和句法结构信息构建全局特征信息从而更深层次地识别句子语义上的推理关系。此外,标注单词的语义角色以丰富句子语义特征信息。该方法在SNLI数据集上的准确率为88.9%,对比其他方法,能够更深层次的理解语义。