"实体关系抽取中的SpERT（Sparse Transformer for Entity Recognition and Relation Extraction）模型设计上并不直接处理实体对重叠的情况。 SpERT模型通过将输入文本转换成字符级别的表示，并利用Transformer结构进行编码，从而识别实体和抽取关系。模型在处理实体时，通常采用非重叠的方式，即一个字符只能被分配到一个实体中。这是因为SpERT在实体识别阶段使用的是非重叠的实体标注策略，每个字符只能被标注为一种实体类型或者非实体。 实体对重叠的问题在于，如果两个实体在文本中部分重叠，SpERT模型在标注时可能会面临冲突。例如，文本中的某个字符既可能是实体A的一部分，也可能是实体B的一部分。由于模型的非重叠标注策略，这种情况会导致模型无法同时识别两个重叠的实体。 因此，SpERT模型不能有效处理实体对重叠，主要是因为： 1. 模型设计的标注策略是非重叠的。 2. 重叠实体会导致模型在实体识别阶段出现标注冲突。 要解决这个问题，可能需要设计专门的算法或对模型进行改进，以便能够处理实体重叠的情况。"