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目前大多数关系抽取方法抽取单个实体对在某个句子内反映的关系，在实践中受到不可避免的限制：在真实场景中，大量的关系事实是以多个句子表达的。文档中的多个实体之间，往往存在复杂的相互关系。

以下图为例，就包括了文章中的两个关系事实（这是从文档标注的19个关系事实中采样得到的），其中涉及这些关系事实的命名实体用蓝色着色，其它命名实体用下划线标出。为了识别关系事实（Riddarhuset，country，Sweden），必须首先从句子4中抽取Riddarhuset位于Stockholm的关系事实，然后从句子1确定Stockholm是Sweden的首都，以及Sweden是一个国家，最后从这些事实推断出Riddarhuset的主权国家是瑞典。

该过程需要对文档中的多个句子进行阅读和推理，这显然超出了句子级关系抽取方法的能力范围。根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子联合获取。因此，有必要将关系抽取从句子级别推进到文档级别。

 文档级关系抽取数据集DocRED

2019年的ACL上提出了一个关系抽取数据集DocRED，为文档级关系抽取的研究提供了一个非常好的标注数据集，今年的ACL上，就有论文使用DocRED作为语料，提出了文档级关系抽取的模型。

DocRED包含对超过5000篇Wikipedia文章的标注，包括96种关系类型、143,375个实体和56,354个关系事实。这在规模上超越了以往的同类精标注数据集。与传统的基于单句的关系抽取数据集相比，不同之处在于，DocRED中超过40%的关系事实只能从多个句子中联合抽取，因此需要模型具备较强的获取和综合文章中信息的能力，尤其是抽取跨句关系的能力。

图神经网络

相比较传统的CNN和RNN，图神经网络能够更好地在文档层面上建立实体之间的联系，从而实现文档级的关系推理。因此在解决文档级实体关系抽取任务中，图神经网络的主流的方法。

图网络结构的分类

在使用图神经网络时，图的构造是关键的一个环节，根据是否需要区分图中边的类型，可以将图分为异质图和同质图。

异质网络图

这种图定义了不同类型的边，边的表示方式因类型不同而有所区别，主要的代表工作是GCNN、EOG。

同质网络图 （latent structure）

把所有的边当作同质关系进行处理，利用attention或者其他的方式自动进行区分，主要的代表是LSR。

EMNLP 2020 paper:

Double Graph Based Reasoning for Document-level Relation Extraction

https://arxiv.org/abs/2009.13752

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本文提出了一种双图的图聚合推理网络（GAIN）。GAIN首先构造一个异构提及级别图（hMG）来建模文档中不同提及之间的复杂交互。在此基础上，我们提出了一种新的路径推理机制来推断实体之间的关系。在公共数据集DocRED上的实验表明，GAIN比以前的最新技术有了显著的性能改进（F1上为2.85）。

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