该文综述文档级关系抽取（DocRE）研究，涵盖显式句法改进与子句建模框架、半监督学习、指代辅助、关系图建模、跨文档关系抽取及判别推理等方法，并指出这些方法在DocRED等基准数据集上性能优于现有模型。

该文提出了一个半监督框架，通过三个新组件优化文档级关系抽取任务。实验证明该模型在两个 DocRE 数据集上表现超过了强基线模型，F1 分数和 Ign_F1 分数分别增加了 1.36 和 1.46 分。