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文字蕴涵（Textual entailment，TE）在自然语言处理是一个文字片段之间的定向关系。拥有一个文字片段的含意时，可以从另一个文字如下关系。TE的框架中，将会导致必须需要的文本被称为文本（T）和假设（H）作为分别。文字蕴涵是不一样的纯逻辑蕴涵，它有一个更宽松的定义："T推导到H"（T⇒H），通常情况下，如果一个人阅读T将推断为H是最有可能的正确的关系。文字蕴含关系是有方向性的，如正向的"T推导到H"或反向的"H推导到T"。

自然语言的一个特点是，有许多不同的方式说出你想说什么：可以通过不同的文字表达相同的含义，可以包含在一个单一的文字和几个含义。这种语义表达的变化可以看出，作为双语言歧义的问题。他们一起导致在许多一对多的语言表达和意义之间的映射。正确解释文本，就需要在理论上深入到了它的含义的逻辑代表性的语义解释。自然语言处理是确实可行的解决办法，并在更简易的方式使用文字蕴涵。

许多自然语言处理的应用程序一样，问答（QA）的信息抽取（IE）的（多文档）汇总和机器翻译（MT）的评价，需要这种可变性现象的一个模型，为了一个特殊目标意思可以从不同的文本变形被推断。2004年识别文字蕴含（TER）提议作为横跨许多自然语言处理应用的主要语义推断需要的一项普通任务。建立文本蕴涵的数学解决方案可以根据这种关系的方向性，然关系的方向所涉及的文字之间的一些相似的比较。

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与类似的2-碘吗啡以及二氢吗啡、二氢可待因、海洛因的碘化类似物以及该系列的氟化、氯化和溴化类似物一起，这种变化可能不会显着影响药物的活性，但1- 和2-碘吗啡用于药理学、神经学、代谢和内分泌研究，因为它允许用碘-131或碘-129标记吗啡。此类研究对于发现人类、哺乳动物、鸟类和一些爬行动物、两栖动物、鱼类、昆虫和节肢动物的中枢神经系统、周围神经系统和其他组织中的阿片受体非常重要。

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