لقد تم استخراج العلاقات عبر مجموعة نصية كبيرة غير مستمدة نسبيا في NLP، لكنه مهم للغاية بالنسبة لمجالات عالية القيمة مثل الطب الحيوي، حيث يكون الحصول على استدعاء عالية من أحدث النتائج أمر حاسم للتطبيقات العملية. بالمقارنة مع استخراج المعلومات التقليدية المحصورة على تمديد النص القصير، فإن استخراج العلاقات على مستوى المستند يواجه تحديات إضافية في كل من الاستدلال والتعلم. وبالنظر إلى تمديدات نصية أطول، فإن الهندسة العصبية الحديثة هي الإشراف الذاتي الأقل فعالية ومحددة المهام مثل الإشراف البعيد يصبح صاخبا جدا. في هذه الورقة، نقترح انحلال استخراج العلاقات على مستوى الوثيقة في الدقة المتعلقة بالكشف عن العلاقة والحجة، مما أدى إلى إلهام من دلالات ديفيدسون. تمكننا هذا من دمج نماذج الخطاب الصريحة والاستفادة من الإشراف الذاتي المعياري لكل مشكلة فرعية، وهو أقل عرضة للضوضاء ويمكن أن يكون مزيدا من النهايات المكررة عبر التباين. نقوم بإجراء تقييم شامل في قراءة الآلة الطبية الحيوية لعلم الأورام الدقيقة، حيث تذكر علاقة الفقرة الشاملة سائدة. تتفوق طريقةنا على الدولة السابقة للفن، مثل التعلم متعدد النطاق والشبكات العصبية الرسمية، بأكثر من 20 نقطة F1 المطلقة. وانطبق الربح بشكل خاص بين أكثر حالات العلاقات الأكثر تحديا التي لا تحدث حججها في فقرة.