Недавно я уверовал в NLI.
Убедила меня в этом статья Entailment as Few-Shot Learner от FAIR. Помните, я писал про задачу RTE в составе SuperGLUE, в которой надо определять, следует ли второй короткий текст из первого?
Эта задача крута тем, что для её решения нужно прям серьёзно понимать смысл текстов, поэтому, если есть довольно большой и интересный датасет, то и модель можно обучить очень умную, а потом переиспользовать для других непростых задач. Например, определять, что из текста "Хочу поехать в Австралию" следует "Это текст про путешествия". Таким образом можно классифицировать тексты с очень небольшим числом обучающих примеров, или даже вообще без них. Собственно, авторы показали, что так можно выбить SOTA на ряде задач zero-shot и few-shot классификации.

Для русского я не нашёл предобученных моделей для NLI, и поэтому дообучил свою (BERT от DeepPavlov), вот она. Я, наверное, ещё дообучу её, увеличив обучающий корпус (в основном - переводами с английского). Но с ней уже можно играться 🙃