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本文介绍了RPCL，一种仅用于训练阶段的鲁棒配对置信度学习框架，用于多模态情感-原因配对提取。该框架改进了黄金配对与困难负例之间的判别性分离，并在三个数据集上的Pair F1和AUPRC指标上取得了显著提升。