monotonicity

这项预注册的重复研究测试了NLI中单调性对标签一致性的影响是否从选定的低一致性项推广到未选择的群体，结果发现效应反转且很小，表明早期的发现依赖于选择。

本文利用ChaosNLI数据，衡量形式语义结构在多大程度上解释了自然语言推理（NLI）中的人类标注变异，发现了对熵的群体级效应，但存在项目级上限和空组合效应。

本文介绍了神经松弛变量，一种原始侧方法，通过将主网络与联合学习的辅助网络耦合，将约束执行转化为回归问题，在单调性和凸性测试上实现零违规，并实现波动率曲面的无套利学习。