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摘要
常识关系抽取任务旨在预测两个实体间的常识关系，可用于图文检索、阅读理
解、常识推理等下游任务。常识作为知识的重要部分，是人们所共识的、基础性的
知识，且是智能体更好地理解人类需求和行动的关键，而常识很少在文本语料库中
明确表达，使得常识关系抽取任务艰巨。为此，本文基于图文协同的方法，针对常
识关系抽取中的挑战，提出相应的图文协同抽取方法。主要成果如下：
（1）针对场景中实体间人工标注常识关系数据少的问题，提出了基于图文协同
训练的半监督常识关系抽取方法，以利用大量无标记的数据提升常
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