本文研究了自然语言理解模型在普遍会话中的一致性应用。作者提出了DialoguE COntradiction DEtection任务，并创建了新数据集。比较了结构化语言表述方法和非结构化方法，发现结构化方法在分析和分布式会话中更健壮和可转移。作者提供了证据表明最佳矛盾检测模型与人类判断一致，并可提高生成式聊天机器人的一致性。

本文研究了自然语言理解模型在普遍会话中的一致性应用。作者提出了DialoguE COntradiction DEtection任务，并创建了一个新型数据集。比较了结构化语言表述方法与非结构化方法，发现结构化方法在分析与分布式会话中更健壮且可转移。作者提供了证据表明最佳矛盾检测模型与人类判断一致，并可提高生成式聊天机器人的一致性。

本文研究了自然语言理解模型在普遍会话中的一致性应用。作者提出了DialoguE COntradiction DEtection任务，并创建了新数据集。比较了结构化语言表述方法与非结构化方法，发现结构化方法在分析与分布式会话中更健壮且可转移。作者证明了最佳矛盾检测模型与人类判断一致，并可提高生成式聊天机器人的一致性。