本研究提出了一种神经符号对比学习方法，旨在解决预训练语言模型在自然语言推理任务中的文本扰动敏感性和对大数据集的依赖问题，从而显著提升推理能力和逻辑准确性。

Neural Symbolic Contrastive Learning for Cross-Domain Inference
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