معظم الطرق المستخدمة لاستخراج العلاقات المتعددة من فقرة تتطلب عدداً متعددًا من المراحل للمرور على الفقرة. في التطبيق العملي، تعد هذه المراحل المتعددة مكلفة حاسوبياً، مما يجعل التوسع إلى فقرات أطول وقواعد نصية أكبر صعباً. في هذا البحث، نركز على مهمة استخراج العلاقات المتعددة من خلال ترميز الفقرة مرة واحدة فقط (طريقة مرور واحد). نبني حلنا على النماذج الذاتية الانتباهية المدربة مسبقاً (نماذج Transformer)، حيث نضيف أولاً طبقة تنبؤ هيكلية لمعالجة الاستخراج بين أزواج الكيانات المتعددة، ثم نعزز ترميز الفقرة باستخدام تقنية الانتباه المرتبطة بالكيان لالتقاط المعلومات العلائقية المتعددة المرتبطة بكل كيان. نوضح أن طريقتنا ليست فقط قابلة للتوسع، بل يمكنها أيضاً تحقيق أفضل الأداء على المعيار القياسي ACE 2005.