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针对传统的信息抽取方法存在实体重叠、误差积累和依赖关系缺失等问题，本文提出了一种基于片段排列和多头选择的实体识别与关系抽取联合模型。通过共享编码层来建立实体识别与关系抽取之间的依赖；通过片段排列的方式在 span 的层面解决实体重叠问题；使用多头选择机制来预测实体之间的关系，并加入对抗训练，通过辅助损失函数进行约束。通过消融实验和基于不同权重损失函数的实验，找到了效果最好的参数。该模型在中文数据集 DuIE2.0 上取得了 F1 值 0.829 的效果，相对于效果最好的基线模型提升了 2.24%。