Die offene Informationsextraktion (Open IE) ist eine herausfordernde Aufgabe, insbesondere aufgrund ihrer brüchigen Datenbasis. Die meisten Open-IE-Systeme müssen auf einem automatisch erstellten Korpus trainiert und anhand eines ungenauen Testsets evaluiert werden. In dieser Arbeit reduzieren wir diese Schwierigkeit sowohl bei den Trainings- als auch bei den Testdaten. Für das Training schlagen wir ein verbessertes Modelldesign vor, um die Trainingsdatenmenge effizienter zu nutzen. Für die Tests präsentieren wir unser neu annotiertes Benchmark-Testset (Re-OIE6), das auf einer Reihe linguistischer Beobachtungen und Analysen basiert. Anschließend führen wir ein Spannungsmodell (Span Model) ein, anstelle der bisher verwendeten sequenziellen Beschriftung für n-aire Open IE. Unser neues Modell erzielt neue Standarte-Leistungen auf beiden Benchmark-Evaluationsdatensätzen.