要進一步提高生成解釋的語義忠實度，首先需要專注於解釋生成模型的設計和訓練過程。以下是幾個具體的策略：
數據質量提升：使用高質量的訓練數據集，特別是那些包含準確且具體的解釋的數據集，如e-SNLI。確保數據集中的解釋與其對應的前提和假設之間有明確的語義關聯。
多樣化的解釋生成：引入多樣化的解釋生成策略，使用不同的模型架構（如Seq2Seq模型）來生成解釋，並進行比較。這樣可以選擇最能捕捉語義的模型，從而提高解釋的質量。
人類評估與反饋：進行人類評估，收集對生成解釋的反饋，並根據這些反饋調整模型。這不僅能提高解釋的語義忠實度，還能增強模型的可解釋性。
強化學習：考慮使用強化學習方法來優化解釋生成過程，通過設置獎勵機制來鼓勵生成更具語義忠實度的解釋。
語言模型的微調：對生成解釋的語言模型進行微調，特別是在特定的NLI任務上進行訓練，以便模型能夠更好地理解和生成與語義相關的解釋。
通過這些方法，可以提高生成解釋的語義忠實度，進而增強NLI模型在對抗性攻擊下的強健性。