自然语言推理作为自然语言理解的关键任务之一,非常注重文本中深层次的语义特征以及句间上下文中存在的语义联系。自然语言推理中的文本蕴含任务,便是要根据给出的前提和假设来识别出句子对之间存在的蕴含关系,这是一种广泛存在于文本之间的基本语义关系。近些年,自然语言推理领域的大量研究工作以基于Transformer的预训练语言模型为基础,结合多任务学习、引入外部知识等方法,旨在进一步提升模型在自然语言推理任务中的表现,然而现有的研究仍存在着一些不足之处:（1）传统的自然语言推理模型无法充分学习到单词的上下文表示,从而影响模型的最终推理效果。（2）现有的预训练语言模型仅采用自注意力模块建立句子对中词间关联,并将句首特殊符号的上下文嵌入向量作为句向量进行最终推理,这种方式缺乏足够地句间交互,从而无法充分学习并提取句间中包含的局部推理信息。（3）现有的多头自注意力机制虽然能够在训练时学习到不同维度的特征信息,但平等地对待这些维度的特征信息,也会带来一定的噪声,从而影响模型的推理效果。针对以上问题,本文提出了一种基于门控交互推理网络的自然语言推理模型GIIN（Gated Interactive Inference Network）。GIIN将预训练语言模型最终输出的上下文嵌入向量进行拆分,并将拆分后得到的前提向量和假设向量输入到一个门控交互推理网络中进行充分交互,从而提取局部推理信息,最后通过推理层进行最终推理。针对预训练语言模型缺乏足够句间交互的问题,GIIN提出了一个门控交互推理网络,该网络利用多种注意力模块进行语义特征提取,并通过门控单元选择关键的局部推理特征。针对现有多头注意力存在的噪声问题,本文提出了一个加权多头注意力模块,该模块对不同的注意力头赋予不同的权重,并将多头注意力信息进行加权融合,从而削弱无关特征的影响。实验结果表明,GIIN能有效提升预训练语言模型在自然语言推理任务中的表现,在SNLI和Sci Tail数据集上分别实现了92.7%和96.4%的准确率,其中在SNLI数据集上的效果达到了当前最优,而Sci Tail数据集上的结果也和多个多任务学习模型十分接近。