ReaORE：大推理模型赋能的推理引导渐进式开放关系抽取

开放关系抽取（OpenRE）旨在从无结构文本中提取实体间未见过的关系，其核心挑战在于对未见关系类型的可靠泛化。现有方法或依赖聚类技术导致标签生成缺失且泛化差，或直接利用大语言模型生成标签但缺乏区分易混淆关系的能力。为此，本文提出 ReaORE 框架，通过由粗到细的关系推理执行抽取。该框架包含两阶段：首先进行关系过滤，通过多维度推理理解关系与实例，结合嵌入相似度筛选初始集合；其次进行关系预测，利用细粒度对比推理从集合中精准识别目标关系。实验表明该方法显著优于现有基线。