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代码原文地址摘要文档级关系抽取（DocRE）旨在从文档中抽取出所有实体对的关系。DocRE面临的一个主要难题是实体对关系之间的复杂依赖性。与大部分隐式地学习强大表示的现有方法不同，最新的LogiRE 通过学习逻辑规则来显式地建模这种依赖性。但是，LogiRE需要在训练好骨干网络之后，再用额外的参数化模块进行推理，这种分开的优化过程可能导致结果不够理想。本文提出了MILR，一个利用挖掘和注入逻辑规则来提升DocRE的逻辑框架。MILR首先基于频率从标注中挖掘出逻辑规则。然后在训练过程中，使用一致性正则化作为辅助损失函数，来惩罚那些违反挖掘规则的样本。最后，MILR基于整数规划从全局视角进行推理。

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