ReaORE는 LLM을 활용해 새로운 관계 유형에 대한 일반화 성능을 높이는 오픈 관계 추출 프레임워크입니다. 관계 필터링 단계에서 여러 측면을 추론하여 초기 관계 집합을 생성하고, 임베딩 기반 유사성을 통해 목표 관계를 포함하도록 보완합니다. 관계 예측 단계에서는 미분하기 쉬운 관계를 더 잘 구별하기 위해 세밀한 비교 추론을 수행합니다.
기존 오픈 관계 추출 방법의 한계인 클러스터링의 관계 라벨 생성 불가 및 일반화 성능 저하, LLM의 낮은 판별력을 개선했습니다. 두 개의 오픈 관계 추출 데이터셋에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.
ReaORE는 관계 필터링과 관계 예측의 두 단계로 구성되며, LLM의 추론 능력을 활용하여 관계 추출의 정확도를 높입니다.