本文探讨了组合性学习的理论框架，提出了一种基于神经网络的模型，以实现组合泛化能力。研究表明，该模型在自然语言处理任务中表现优异，提升了机器人的安全性、公平性和可解释性。通过双重表示和改进熵，显著增强了泛化能力，推动了组合推理在分类任务中的应用。

本文探讨了组合性学习的理论框架，提出了一种基于神经网络的记忆增强模型，并验证了其在自然语言处理中的组合泛化能力。研究表明，通过改进训练数据和使用双重表示，模型的泛化能力显著提升，尤其在处理复杂结构时表现优异。