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提出了ReaORE，一个基于推理引导的开放关系抽取框架，通过从粗到细的推理逐步过滤和预测关系，在两个数据集上优于现有基线。
本文提出一个新颖框架，将大语言模型与多示例学习相结合，通过将话语分解为情绪、逻辑和行为三个维度，并使用多视角门控注意力机制来检测心理健康文本中的认知扭曲。该方法在韩文和英文数据集上展现了改进的性能，特别是对于具有高解释歧义性的扭曲。