使用BERT和RoBERTa模型进行SNLI数据集上的自然语言推理任务

自然语言推理（Natural Language Inference，简称NLI）是自然语言处理领域的一个重要任务，旨在根据给定的前提（premise）和假设（hypothesis）判断它们之间的关系，可以分为三种类型：蕴含（entailment）、中立（neutral）和矛盾（contradiction）。在本文中，我们将使用BERT和RoBERTa模型来完成SNLI数据集上的自然语言推理任务。

SNLI数据集是一个广泛使用的用于自然语言推理的基准数据集，其中包含了各种类型的句子对和其对应的标签。我们将使用预训练的BERT和RoBERTa模型来构建一个分类器，以预测句子对的关系。

首先，我们需要准备数据集。SNLI数据集可以通过各种渠道获取，其中包括官方网站和开源社区。我们将使用Python的NLTK库来加载和预处理数据集。

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from torchtext.legacy import data

nltk