# Wnioskowanie z tekstu: czy zdanie wynika z innego (NLI)

EN: **Natural language inference (textual entailment)** · id `nli` · aliases: NLI, natural language inference, textual entailment, RTE, recognizing textual entailment, wynikanie tekstowe

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Język, obraz, audio](https://aiatlasgraph.com/t/modalities.md) › [Język naturalny](https://aiatlasgraph.com/t/nlp.md) › [Klasyfikacja tekstu i analiza sentymentu](https://aiatlasgraph.com/t/textclassification.md) › Wnioskowanie z tekstu: czy zdanie wynika z innego (NLI)

## Description

- PL: Klasyfikacja pary przesłanka–hipoteza do klas: wynikanie, sprzeczność, neutralność.
- EN: Classifying a premise–hypothesis pair as entailment, contradiction or neutral.

## In one sentence

- PL: Program dostaje dwa zdania i ocenia, czy drugie wynika z pierwszego, przeczy mu, czy nic o nim nie mówi.
- EN: Software gets two sentences and judges whether the second follows from the first, contradicts it, or is unrelated.

## Problem it solves

- PL: Trudno automatycznie sprawdzić, czy streszczenie, odpowiedź lub umowa naprawdę mówi to samo co oryginał.
- EN: It is hard to check automatically whether a summary, answer or contract really says the same as the original.

## What it does

- PL: Jak egzaminator logiki: nie pyta, czy zdania brzmią podobnie, tylko czy jedno daje się wyczytać z drugiego.
- EN: Like a logic examiner: it asks not whether sentences sound alike but whether one can be read out of the other.

## Everyday example

- PL: Narzędzie do sprawdzania faktów podkreśla zdanie w odpowiedzi czatu, którego nie potwierdza żaden załączony dokument.
- EN: A fact-checking tool highlights a sentence in a chatbot's answer that no attached document supports.

## This concerns you if you…

- PL: sprawdzasz, czy odpowiedź AI zgadza się ze źródłem
- PL: porównujesz wersje umów lub regulaminów
- PL: chcesz klasyfikować teksty bez trenowania modelu
- EN: check whether an AI answer matches its source
- EN: compare versions of contracts or terms
- EN: want to classify texts without training a model

## Keywords

natural language inference · textual entailment · entailment · contradiction · neutral · MultiNLI · MNLI · SNLI · cross-genre NLI · factual consistency

## How it works

- PL: Przesłanka i hipoteza trafiają razem do enkodera (cross-encoder), a głowica klasyfikacyjna przewiduje jedną z trzech klas. Modele trenuje się na dużych korpusach par zdań z ręcznymi etykietami; wynik wynikania służy też do wykrywania halucynacji i klasyfikacji zero-shot.
- EN: Premise and hypothesis go into one encoder (cross-encoder) and a classification head predicts one of three classes. Models are trained on large human-labelled sentence-pair corpora; the entailment score is reused for hallucination detection and zero-shot classification.

## Limits

- PL: MultiNLI pokazuje różnice między gatunkami tekstu, więc wynik na jednym typie danych nie gwarantuje przeniesienia na inny. NLI ocenia relację między podaną przesłanką a hipotezą; nie sprawdza, czy sama przesłanka jest prawdziwa.
- EN: MultiNLI shows performance differences across text genres, so results on one data type do not guarantee transfer to another. NLI evaluates the relation between a supplied premise and hypothesis; it does not verify whether the premise itself is true.

## Key terms

- PL: **przesłanka**: Tekst, z którego coś ma wynikać.
- PL: **hipoteza**: Zdanie sprawdzane względem przesłanki.
- PL: **annotation artifacts**: Przypadkowe wskazówki w danych, które model wykorzystuje zamiast rozumienia.
- EN: **premise**: The text from which something should follow.
- EN: **hypothesis**: The sentence checked against the premise.
- EN: **annotation artifacts**: Accidental cues in data that models exploit instead of understanding.

## Know first

- [Transformery i attention (Transformers and attention)](https://aiatlasgraph.com/t/transformers.md)

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Sprawdzanie twierdzeń o umowie (Contract natural language inference)](https://aiatlasgraph.com/t/contractnli.md)

## Sources

- [Building Efficient Universal Classifiers with Natural Language Inference](<https://arxiv.org/html/2312.17543v2>) `laurer-2023-nli-universal-classifiers` · by Moritz Laurer, Wouter van Atteveldt, Andreu Casas, Kasper Welbers
- [A Broad-Coverage Challenge Corpus for Sentence Understanding through Inference](<https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1704.05426>) `williams-2017-multinli` · by Adina Williams, Nikita Nangia, Samuel R. Bowman
- [Annotation Artifacts in Natural Language Inference Data](<https://arxiv.org/abs/1803.02324>) `gururangan-2018-nli-artifacts` · by Suchin Gururangan, Swabha Swayamdipta, Omer Levy, Roy Schwartz, Samuel R. Bowman, Noah A. Smith

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/nli · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30