Аңдатпа. Қатынастарды анықтау – құрылымданбаған мәтіннен формальды білім құрылымдарын қалыптастырудағы негізгі кезеңдердің бірі. Қазақ тілі үшін бұл бағыттың дамуы сапалы аннотацияланған семантикалық ресурстардың жетіспеушілігімен шектеліп келді. KazNERD деректер жиыны атаулы мәндерді тану міндеті үшін берік негіз қалыптастырғанымен, мәндер арасындағы күрделі семантикалық байланыстарды модельдеу әлі де өзекті мәселе болып отыр. Осы зерттеуде аталған мәселені шешу мақсатында KRED (Kazakh Relation Extraction Dataset) деректер жиыны ұсынылады. Бұл деректер жиыны үлкен тілдік модельдер мен сараптамалық тексеруді біріктіретін көпкезеңді және ауқымды аннотациялау үдерісі арқылы құрылған. Аннотациялау барысында KazNERD корпусындағы тексерілген мән шекаралары негіз ретінде алынып, мән жұптарын генерациялау, GPT-4o-mini моделі арқылы zero-shot белгілеу және семантикалық нақтыландыру кезеңдері жүзеге асырылды. Құрылымдық бірізділікті қамтамасыз ету үшін схемаға негізделген нормализация қолданылып, кейін Gemini-3-flash моделі арқылы қайта аннотациялау және қолмен тексеру жүргізілді. Нәтижесінде 10 түрлі қатынас түрін қамтитын 16 149 аннотацияланған байланыстан тұратын деректер жиыны алынды. Жүргізілген эксперименттер mBERT, XLM-RoBERTa және Kaz-RoBERTa модельдерін қолдана отырып бағаланды. Ең жоғары нәтижені mBERT көрсетіп, micro-F1 метрикасы бойынша 0.8832 және macro-F1 метрикасы бойынша 0.8113 мәніне жетті. Ұсынылған тәсіл толықтай қолмен аннотациялауға балама ретінде тиімді әрі үнемді шешім ұсынады және ресурсы шектеулі тілдер, соның ішінде түркі тілдері үшін ақпаратты автоматты түрде өңдеу ресурстарын кеңейтуге мүмкіндік береді.

Түйін сөздер: табиғи тілдерді өңдеу, ақпаратты іздеу, ресурсы шектеулі тілдер, үлкен тілдік модельдер, деректер жиынтығын құрастыру, қатынастарды шығару.