本研究提出了一种结合霍普菲尔德网络与深度学习的框架，旨在解决大数据环境中的数据质量和语义完整性问题。该框架通过识别和链接语义相关属性，提高了数据整合和消歧的准确性，实验结果表明其有效增强了数据集的上下文意义。

本文提出了DateLogicQA基准，包含190个问题，涵盖多种日期格式和时间推理，旨在缩小大型语言模型在时间推理中的表现差距。引入语义完整性指标评估分词质量，并分析代表性和逻辑偏差，揭示模型处理时间数据的挑战与局限性。

本研究提出了一种新方法，通过跨语言逆解析（CBP）解决跨语言语义解析中的零样本迁移问题。利用多语言预训练模型，CBP在提升目标语言表现的同时保持语义完整性。