أظهرت الشبكات العصبية نتائج واعدة في استخراج العلاقات. ويجعل النماذج الرائدة في مجالها هذه المهمة مشكلة من النهاية إلى النهاية، وتحلها بشكل تدريجي باستخدام تصنيف محلي. ومع ذلك، أظهرت الدراسات السابقة التي استخدمت النماذج الإحصائية أن التحسين العالمي يمكن أن يحقق أداءً أفضل مقارنة بالتصنيف المحلي. ولهذا، قمنا ببناء نموذج عصبي مُحسَّن عالميًا لاستخراج العلاقات من النهاية إلى النهاية، واقترحنا ميزات جديدة تعتمد على LSTM من أجل تحسين تعلم تمثيلات السياق. علاوةً على ذلك، قدمنا طريقة جديدة لدمج المعلومات النحوية لتسهيل التعلم العالمي، مع الحاجة إلى معرفة محدودة بالقواعد النحوية، مما يجعلها سهلة التوسيع. وأظهرت النتائج التجريبية أن النموذج المقترح فعّال للغاية، حيث حقق أفضل الأداء على معيارين قياسيين شهيرين.