الكيانات، كعناصر أساسية في مهام استخراج العلاقات، تُظهر هيكلًا معينًا. في هذا العمل، نُصِف هذا الهيكل كاعتماديات مميزة بين أزواج الإشارات. ثم نقترح نموذج SSAN، الذي يدمج هذه الاعتماديات الهيكلية ضمن آلية الانتباه الذاتي القياسية، وطوال مرحلة التشفير الشاملة. وبشكل خاص، نصمم وحدتين بديلتين للتحويل داخل كل وحدة بناء للانتباه الذاتي، بهدف إنتاج انحيازات انتباهية، بحيث تُعدّل تدفق الانتباه بشكل تكيفي. تُظهر التجارب صلاحية الهيكل المُقترح للكيانات وفعالية نموذج SSAN. إذ يتفوّق بشكل ملحوظ على النماذج المنافسة، ويحقق نتائج جديدة في مستوى الحد الأقصى للإتقان على ثلاث مجموعات بيانات شهيرة لاستخراج العلاقات على مستوى المستند. كما نقدم تحليلًا تجريبيًا وتصورًا بصريًا يوضح كيف يوجه الهيكل الهيكلي للكيانات النموذج نحو استخراج علاقات أفضل. ويجدر بالإشارة إلى أن الكود الخاص بنا متاح للجمهور.