知识图谱是人工智能研究的热门领域。它能够提供先验知识，使机器学习在常识的基础上更加智能。然而，自动化的知识图谱构建一直是该领域需要解决的难题。传统的抽取方法（extractive method）被认为效果不佳，需要大量人力投入和调整。近期，艾伦人工智能实验室和微软的研究人员提出了一种利用预训练语言模型自动构建常识型知识图谱的方法，已接近人类的表现。论文已被 NLP 顶会 ACL 2019 接收。