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我们研究了自然语言推断。它属于文本对分类，这是一种对文本进行分类的应用类型。
以一对文本作为输入但输出连续值，语义文本相似度是一个流行的“文本对回归”任务。 这项任务评估句子的语义相似度。例如，在语义文本相似度基准数据集（Semantic Textual Similarity Benchmark）中，句子对的相似度得分是从0（无语义重叠）到5（语义等价）的分数区间。我们的目标是预测这些分数。来自语义文本相似性基准数据集的样本包括（句子1，句子2，相似性得分）：
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“A plane is taking off.”（“一架飞机正在起飞。”），“An air plane is taking off.”（“一架飞机正在起飞。”），5.000分;
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“A woman is eating something.”（“一个女人在吃东西。”），“A woman is eating meat.”（“一个女人在吃肉。”），3.000分;
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“A woman is dancing.”（一个女人在跳舞。），“A man is talking.”（“一个人在说话。”），0.000分。
与单文本分类相比，上图中的文本对分类的BERT微调在输入表示上有所不同。对于文本对回归任务（如语义文本相似性），可以应用细微的更改，例如输出连续的标签值和使用均方损失：它们在回归中很常见。