"SpERT（Spatial Entity Recognition and Typed Entity Recognition）模型在处理实体对重叠问题时，可以通过以下几个策略进行改进： 1. **增强位置信息**: SpERT模型可以通过更精细的位置特征表示来减少实体对重叠。例如，引入边界框的精确坐标，而不仅仅是边界框的类别。 2. **引入注意力机制**: 使用注意力机制来识别文本中的关键信息，从而更好地处理实体之间的相互关系。这可以帮助模型区分重叠实体之间的差异。 3. **实体类型和关系联合建模**: 通过将实体类型识别和关系抽取联合建模，使得模型在处理实体对重叠时能更好地理解实体之间的关系和上下文。 4. **采用图神经网络**: 使用图神经网络（如GraphSAGE或GAT）来建模实体之间的依赖关系。图神经网络能够有效地处理实体之间的复杂交互，减少重叠实体的误识别。 5. **引入外部知识库**: 利用外部知识库（如Wikidata或DBpedia）来增强实体识别的能力，通过知识库中的信息来区分重叠实体。 6. **多任务学习**: 将实体识别与其它相关任务（如句子分类、情感分析）联合训练，以提高模型在复杂场景下的泛化能力。 7. **后处理策略**: 在模型预测后，采用后处理策略如非极大值抑制（NMS）来处理重叠的实体预测，确保每个实体只被标记一次。 8. **动态调整阈值**: 根据实体重叠的程度动态调整识别阈值，对于高度重叠的实体对，提高识别的严格性。 通过这些方法，SpERT模型可以更有效地解决实体对重叠问题，从而提高实体识别的准确性和鲁棒性。"