Los investigadores proponen ReaORE, un marco para la extracción de relaciones abiertas que utiliza modelos de razonamiento grandes para lograr una generalización confiable a tipos de relaciones no vistos. El método aborda las limitaciones de los enfoques actuales de agrupamiento y generación directa mediante un proceso de razonamiento de grueso a fino.
- El marco consta de dos etapas: filtrado de relaciones y predicción de relaciones.
- El filtrado de relaciones razona sobre múltiples aspectos para comprender las relaciones e instancias, produciendo un conjunto inicial complementado por similitud basada en incrustaciones.
- La predicción de relaciones utiliza razonamiento comparativo fino para distinguir relaciones fácilmente confundidas del conjunto filtrado.
- Experimentos extensos en dos conjuntos de datos OpenRE ampliamente utilizados demuestran que ReaORE supera a las líneas base existentes.
Los autores consideran este enfoque importante porque supera eficazmente la mala generalización de las técnicas de agrupamiento y los problemas de capacidad discriminativa de la generación directa de LLM en aplicaciones del mundo real.