أصبحت طريقة اكتشاف العلاقات غير المُراقبة القائمة على التجميع تدريجيًا واحدة من الطرق المهمة في استخراج العلاقات المفتوحة (OpenRE). ومع ذلك، فإن المتجهات عالية الأبعاد يمكنها تشفير معلومات لغوية معقدة، مما يؤدي إلى مشكلة عدم قدرة المجموعات الناتجة على التوافق الصريح مع فئات المعنى العلاقة. في هذا العمل، نقترح نموذج تجميع موجه نحو العلاقات ونستخدمه لتحديد العلاقات الجديدة في البيانات غير المُصنفة. بشكل خاص، لتمكين النموذج من تعلّم تجميع البيانات العلاقة، تستخدم طريقة لدينا البيانات المُصنفة المتوفرة بسهولة للعلاقات المُحددة مسبقًا لتعلم تمثيل موجه نحو العلاقات. نُقلل المسافة بين الأمثلة ذات العلاقة نفسها من خلال جمع الأمثلة نحو مركزاتها المرتبطة بكل علاقة، مما يُشكّل هيكلًا تجميعيًا، بحيث يكون التمثيل المُتعلّم مُناسِبًا للتجميع. ولتقليل التحيّز التجميعي تجاه الفئات المُحددة مسبقًا، نُحسّن النموذج من خلال تقليل دالة هدف مشتركة على البيانات المُصنفة وغير المُصنفة معًا. أظهرت النتائج التجريبية أن طريقتنا تقلل من معدل الخطأ بنسبة 29.2% و15.7% على مجموعتي بيانات مختلفتين مقارنةً بالأساليب المتطورة حاليًا (SOTA).