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近年来，从非结构化文本中提取实体和关系引起了越来越多的关注，但由于识别共享实体的重叠关系存在内在困难，因此仍然具有挑战性。先前的研究表明，联合学习可以显著提高性能。然而，它们通常涉及连续的相互关联的步骤，并存在暴露偏差的问题。在训练时，他们根据实际情况进行预测，而在推断时则必须从头开始提取。这种差异会导致误差累积。为了缓解这一问题，我们在本文中提出了一个单阶段联合提取模型，即TPLinker，它能

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