RED-GNN，即Relation Extraction and Distribution Learning with Graph Neural Networks

RED-GNN是一种基于图神经网络的关系抽取方法，能够自动地从文本数据中识别实体之间的语义关系。RED-GNN的核心思想是将文本数据表示成一个图，其中实体作为节点，实体之间的关系作为边，然后采用图神经网络对这个图进行处理，最终得到实体之间的关系。与传统的关系抽取方法相比，RED-GNN不需要手动设计特征，能够自适应地学习实体之间的语义关系，并且在多个数据集上都取得了优秀的效果。