تُدرب طرق استخراج العلاقات المراقبة عن بُعد (Distantly-supervised Relation Extraction - RE) على استخراج العلاقات من خلال مطابقة تلقائية للحالات العلائقية في قاعدة المعرفة (Knowledge Base - KB) مع النص الغير منظم. بالإضافة إلى الحالات العلائقية، تحتوي قواعد المعرفة غالبًا على معلومات جانبية ذات صلة أخرى، مثل الأسماء البديلة للعلاقات (مثلاً، "تأسست" و"تأسست بشكل مشترك" هما اسمان بديلين للعلاقة "مؤسس الشركة"). عادةً ما تتجاهل نماذج RE هذه المعلومات الجانبية المتاحة بسهولة. في هذا البحث، نقترح RESIDE، وهي طريقة عصبية لاستخراج العلاقات المراقبة عن بُعد تستفيد من المعلومات الجانبية الإضافية في قواعد المعرفة لتحسين استخراج العلاقات. تستخدم هذه الطريقة معلومات نوع الكيان والعلاقات البديلة لفرض قيود مرنة أثناء التنبؤ بالعلاقات. يستخدم RESIDE شبكات التجميع الرسومية (Graph Convolution Networks - GCN) لتشفير المعلومات النحوية من النص ويعزز الأداء حتى عند توفر معلومات جانبية محدودة. من خلال التجارب الواسعة على مجموعات بيانات معيارية، نثبت فعالية RESIDE. لقد جعلنا كود مصدر RESIDE متاحًا لتشجيع البحث القابل للتكرار.