Python 创建一个模型来对一个句子进行逻辑或非逻辑分类

正如标题所提到的，我如何训练一个模型来分类下列句子是合乎逻辑的还是不合逻辑的

“他有两条腿”——合乎逻辑 “他有六条腿”——不合逻辑

我尝试过的解决方案：

1：通过cnn训练分类器

我以前做过，如果你有足够的数据，效果会很好。问题是我并没有一个巨大的数据集，这个数据集带有“逻辑”或“不合逻辑”的标签

2：使用语言模型

在一些数据集（如wiki）上训练gluonnlp引入的语言模型，使用它来找出句子的概率。如果句子的概率很高，则标记为符合逻辑，反之亦然。问题是结果不好

我估计概率的方法

def __predict(self):
    lines = self.__text_edit_input.toPlainText().split("\n")
    result = ""
    for line in lines:
        result += str(self.__sentence_prob(line, 10)) + "\n"

    self.__text_edit_output.setPlainText(result)

def __prepare_sentence(self, text, max_len):
    result = mx.nd.zeros([max_len, 1], dtype='float32')
    max_len = min(len(text), max_len)
    i = max(max_len - len(text), 0)
    j = 0
    for index in range(i, max_len):
        result[index][0] = self.__vocab[text[j]]
        j = j + 1
    return result

def __sentence_prob(self, text, max_len):
    hiddens = self.__model.begin_state(1, func=mx.nd.zeros, ctx=self.__context)
    tokens = self.__tokenizer(text)
    data = self.__prepare_sentence(tokens, max_len)
    output, _ = self.__model(data, hiddens)
    prob = 0
    for i in range(max_len):
        total_prob = mx.nd.softmax(output[i][0])
        prob += total_prob[self.__vocab[i]].asscalar()

    return prob / max_len

语言模型可能存在的问题：

1. Do not use correct way to split the sentences(I am using jieba to split the Chinese senteces)
2. Number of vocab is too small/big(test 10000, 15000 and 30000)
3. Loss too high(ppl around 190) after 50 epochs?
4. Number of sentences length should be larger/smaller(tried 10,20,35)
5. The data I use do not meet my requirements(not every sentences are logical) 
6. Language model is not appropriate for this task?

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有什么建议吗？谢谢第6期。语言模型不适合此任务？是主要问题。建立语言模型是为了理解输入文本的语言用法（语法、语义等），而不是得出逻辑结论。因此，即使使用大量数据或非常深入的模型，也可能无法获得良好的结果。 你试图解决的问题非常难。你可能想看看的是。这一地区有很多人