Double Graph Based Reasoning for Document-level Relation Extraction（EMNLP2020）

1. 引言 2. 摘要 文檔級關係提取的目的是提取文檔中實體之間的關係。與句子級關係提取不同，它需要在文檔中對多個句子進行推理。本文提出了一種具有雙圖特徵的圖聚合推理網絡(GAIN)。GAIN首先構建了一個異構的提到級圖(hMG)來建模文檔中不同提到之間的複雜交互。構造了實體層圖，並在此基礎上提出了一種新的路徑推理機制來推斷實體之間的關係。在公共數據集DocRED上進行的實驗表明，與之前的技術相比

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