这是一篇名为《快进式知识引入神经时序推理网络》的中文文章，摘自2021年的ACL会议论文集。以下是该文章的简要内容：

文章提出了一种新的神经时序推理网络（TS-Net），旨在通过快速的知识引入机制来提高模型的推理能力。该模型利用了预训练的方式来学习表示，并通过序列化的方式获取上下文信息。此外，模型还引入了一种新的“快进式知识引入”（Fast-forward Knowledge Injection, FKI）机制，以在推理过程中自适应地引入额外的知识，从而提高了模型的推理表现。实验结果表明，与同类模型相比，TS-Net 通过 FKI 机制能够更好地理解和推理自然语言的上下文信息。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
该文章介绍了一种名为TS-Net的神经时序推理网络，它利用预训练方式学习表示并使用序列化方法获取上下文信息。此外，该模型还引入了一种快进式知识引入（FKI）机制，在推理过程中自适应地引入额外的知识以提高推理表现。实验结果表明，与同类模型相比，使用FKI的TS-Net能够更好地理解和推理自然语言的上下文信息。