摘要： 随着用于传递和记录业务信息的管理文档的广泛使用，能够鲁棒且高效地从这些文档中自动提取和理解内容的方法成为一个迫切的需求。此外，基于图的表达方法对不同文档模版的变化具有灵活的适应性，从而使得图表达方式与这些管理文档的半结构化特性非常契合。正因为图神经网络（GNN）能够很好地学习出文档中数据元素间的关系，所以本次解读的文章提出利用图神经网络来解决半结构化文档中的实体识别（NER）和关系提取问题...

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