文レベルの関係抽出において、対象となる関係を予測する際に、文脈中の他の関係を考慮することが有益であることを示した。本研究のアーキテクチャは、LSTMベースのエンコーダを用いて、1文内のすべての関係について同時に表現を学習する。その後、文脈表現をアテンション機構と組み合わせることで最終的な予測を行う。また、複数の関係を含むデータセットの構築および本手法の評価に、Wikidata知識ベースを活用した。ベースラインシステムと比較して、保持された関係セットにおいて平均して24の誤差低減が達成された。実験の再現に必要なコードおよびデータセットは、URL{https://github.com/ukplab/}にて公開されている。