設計更有效的圖表示學習策略以捕捉細粒度的事件關係，可以考慮以下幾個方面：
多層次圖結構：利用多層次的圖結構來表示事件的不同層次，從而捕捉到更細粒度的事件關係。每一層可以專注於不同的事件特徵，例如，低層次捕捉具體行為，高層次捕捉事件的上下文。
動態圖更新：在事件發生的過程中，動態更新圖的結構和邊的權重，以反映事件之間的變化和關聯。這可以通過時間序列數據來實現，從而捕捉到事件的演變過程。
對比學習：引入對比學習策略，通過學習正負樣本之間的區別來強化模型對細粒度事件關係的理解。這可以幫助模型更好地識別相似和不同的事件特徵。
多模態信息融合：結合來自不同模態的信息（如視覺、語言和音頻），通過圖神經網絡進行融合，從而捕捉到更豐富的事件關係。