استخلاص العلاقات على مستوى المستند يهدف إلى استخراج العلاقات بين الكيانات ضمن مستند واحد. مقارنةً بنسخة استخلاص العلاقات على مستوى الجملة، يتطلب استخلاص العلاقات على مستوى المستند استنتاجًا عبر جمل متعددة لاستخراج ثلاثيات علاقات معقدة. في الدراسات السابقة، تم عادةً إكمال عملية الاستنتاج من خلال انتقال المعلومات عبر رسوم بيانية للمستند على مستوى الإشارة أو على مستوى الكيان، دون أخذ الارتباطات بين العلاقات بعين الاعتبار. في هذه الورقة، نقترح نموذجًا جديدًا لاستخلاص العلاقات على مستوى المستند مبنيًا على شبكة إعادة بناء الصورة المُقنعة (DRE-MIR)، والتي تُعد عملية الاستنتاج مشكلة لإعادة بناء صورة مُقنعة لالتقاط الارتباطات بين العلاقات. بشكل محدد، نستخدم أولاً وحدة تشفير لاستخراج ميزات الكيانات وبناء مصفوفة أزواج الكيانات بناءً على هذه الميزات. ثم نعامل مصفوفة أزواج الكيانات كصورة، ونُقنعها عشوائيًا ثم نعيد بناءها من خلال وحدة استنتاجية لالتقاط الارتباطات بين العلاقات. قمنا بتقييم نموذجنا على ثلاث مجموعات بيانات عامة لاستخلاص العلاقات على مستوى المستند، وهي: DocRED وCDR وGDA. أظهرت النتائج التجريبية أن نموذجنا يحقق أداءً متقدمًا على مستوى الحد الأقصى (state-of-the-art) على هذه المجموعات الثلاث، كما يتميز بمتانة ممتازة أمام الضوضاء أثناء عملية الاستنتاج.