استخراج العلاقات على مستوى المستند يهدف إلى تحديد العلاقات بين الكيانات في وثيقة كاملة. اعتمدت الجهود السابقة لالتقاط التبعيات البعيدة المدى اعتمادا كبيرا على تمثيلات قوية ضمنيا تعلمت من خلال (الرسم البياني) الشبكات العصبية، مما يجعل النموذج أقل شفاف
ية. لمعالجة هذا التحدي، في هذه الورقة، نقترح Logire، نموذج احتمالي رواية لاستخراج العلاقة على مستوى المستند من خلال قواعد المنطق التعلم. يعامل Logire القواعد المنطقية مثل المتغيرات الكامنة وتتكون من وحدات اثنين: مولد القاعدة واستخراج العلاقة. إن مولد القاعدة هو توليد قواعد المنطق التي يحتمل أن تسهم في التنبؤات النهائية، ونضول النازع العلاقة تنبؤات نهائية بناء على قواعد المنطق التي تم إنشاؤها. يمكن تحسين هاتين الوحداتتين بكفاءة مع خوارزمية التوقعات (EM). من خلال إدخال القواعد المنطقية في الشبكات العصبية، يمكن ل Rogire أن تلتقط الصريح التبعيات طويلة المدى وكذلك الاستمتاع بتفسير أفضل. تظهر النتائج التجريبية أن تتفوق بشكل كبير على العديد من خطوط الأساس القوية من حيث الأداء العلاقة والاتساق المنطقي. يتوفر الكود الخاص بنا في https://github.com/rudongyu/logire.
