本文探讨了神经响应生成模型在矛盾检测中的应用，提出了新的数据生成方法和对话数据集。研究表明，结构化语言表述在矛盾检测中优于非结构化方法，而大型语言模型如ChatGPT在检测不一致性方面仍存在困难。通过重写聊天机器人发言和对抗性负样本，显著提升了矛盾检测性能。