نُقدِّم نهجًا متعدد المهام واحتماليًا لتسهيل استخراج العلاقات المُدرَّسة عن بعد من خلال تقارب تمثيلات الجمل التي تحتوي على أزواج معرفية متماثلة من قاعدة المعرفة. لتحقيق ذلك، نُحَوِّل الفضاء الخفي للجمل من خلال مُشفِّر تلقائي متغير (VAE) يتم تدريبه بشكل مشترك مع تصنيف للعلاقة. يُوجِّه الكود الخفي تمثيلات الأزواج ويؤثر في إعادة بناء الجمل. تُظهر النتائج التجريبية على مجموعتي بيانات تم إنشاؤهما باستخدام التدريب عن بعد أن التعلم متعدد المهام يؤدي إلى تحسين الأداء. كما أظهرت الدراسات الإضافية التي تناولت دمج معلومات مسبقة من قاعدة المعرفة في VAE أن يمكن تحويل الفضاء الجُملي نحو فضاء قاعدة المعرفة، مما يُعزز من قابلية التفسير ويُحسِّن النتائج بشكل إضافي.