基于大小模型交互的无监督开放关系抽取文本处理方法

基于大小模型交互的无监督开放关系抽取文本处理方法，首先，大语言模型从输入语句中生成初步的伪关系标签，为后续的特征关系聚类提供重要线索。其次，这些伪标签被用于小语言模型的监督微调，通过关系实例的特征学习和关系指导反馈算法，产生每个类别的概率分布，并对伪标签进行优化。最后，选择具有高置信度概率的样本作为演示样例，为大语言模型提供正反馈，以重新处理那些具有不确定关系的实例提高关系抽取。InstructORE模型性能优于现有无监督基线模型，并在多数情况下具有与弱监督方法相当的关系抽取性能。本发明为构建知识图谱和知识问答等应用提供了强有力支持，具有广阔的应用前景和推广价值。