本研究提出了MAQInstruct框架，改进了事件关系提取方法，解决了传统方法的挑战。通过指令选择事件并引入双重匹配损失，显著提升了提取性能，减少了生成顺序依赖。

本研究提出了一种新方法TSCR，解决对话推荐系统中忽视项与相关实体的顺序依赖问题。通过知识图谱增强的TSCRKG进一步提升了推荐性能，实验结果表明其优于现有基线。