多元关系表示模型GRAN，基于飞桨实现的神经网络关系表示学习架构，提供基于图的N-ary关系学习能力。本开源项目受国家重点研发计划“云计算和大数据”专项支持（项目号 2018YFB1004300 ）。

文档级关系抽取系统SSAN，提供基于实体结构建模的文档级关系抽取能力，在DocRED开放评测榜第一。本开源项目受国家重点研发计划“云计算和大数据”专项支持（项目号 2018YFB1004300 ）。

PaddlePALM (Paddle for Multi-task) 是一个强大快速、灵活易用的 任务级（task level） 大规模多任务学习框架。框架中内置了丰富的主干网络及其预训练模型（BERT、ERNIE等）、常见的任务范式（分类、匹配、机器阅读理解等）和相应的数据集读取与处理工具。本开源项目受国家重点研发计划“云计算和大数据”专项支持（项目号 2018YFB1004300 ）

机器根据知识图谱主动和人类对话，完成给定对话目标，让机器的对话更有目的性，更有逻辑。本开源项目受国家重点研发计划“云计算和大数据”专项支持（项目号 2018YFB1004300 ）。

CoKE提供了一种创新的语境化知识表示方法，通过语境序列化建模，使实体和关系的表示动态自适应到当前语境。本开源项目受国家重点研发计划“云计算和大数据”专项支持（项目号 2018YFB1004300 ）。

支持schema 约束下的关系抽取，也就是在给定关系集合下，从自然语言文本中抽取出符合关系 schema 约束的 SPO 三元组知识。本开源项目受国家重点研发计划“云计算和大数据”专项支持（项目号 2018YFB1004300 ）。