本研究提出了一种名为MorphNLI的模块化方法，针对自然语言推理中的分类问题。该方法通过逐步变化前提句生成假设句，利用现有NLI模型跟踪推理过程，从而提高准确率，尤其在跨领域设置中可提升12.6%。