本研究提出GLiREL模型，旨在提高零样本关系分类的效率和准确性。该模型通过一次前向传播预测多个实体关系标签，并在FewRel和WikiZSL基准测试中表现优异。

该文介绍了FewRel数据集，包含70,000个句子，用于关系分类。作者采用最新的Few-Shot Learning方法进行评估，结果表明即使是最具竞争力的模型也难以完成任务，需要进一步研究。