استخراج الكيانات والعلاقات معًا من النصوص غير المهيكلة بهدف تكوين ثلاثيات واقعية هو مهمة أساسية في بناء قاعدة المعرفة (KB). إحدى الطرق الشائعة هي فك تشفير الثلاثيات من خلال التنبؤ بأزواج الكيانات للحصول على العلاقة المقابلة. ومع ذلك، لا يزال من الصعب التعامل مع هذه المهمة بكفاءة، خاصةً في مواجهة مشكلة الثلاثيات المتداخلة. ولحل هذه المشكلة، تقدم هذه الورقة نموذجًا جديدًا فعّالًا لاستخراج الكيانات والعلاقات يُسمى TDEER، وهو اختصار لـ "Schema فك التشفير بالتحويل لاستخراج الكيانات والعلاقات المشترك". على عكس الطرق الشائعة، يُنظر إلى العلاقة في النموذج المقترح كعملية تحويل من الكيان الفاعل إلى الكيان المفعول به، أي أن TDEER يفك تشفير الثلاثيات على الشكل: الكيان الفاعل + العلاقة ← الكيان المفعول به. وبفضل هذا النموذج، يمكن لـ TDEER التعامل بشكل طبيعي مع مشكلة الثلاثيات المتداخلة، لأنه قادر على التعرف على جميع الثلاثيات الممكنة، بما في ذلك الثلاثيات المتداخلة وغير المتداخلة. ولتعزيز متانة النموذج، نُدخل عينات سلبية لتقليل تراكم الأخطاء في المراحل المختلفة. أظهرت التجارب الواسعة على مجموعات بيانات عامة أن TDEER تحقق نتائج تنافسية مقارنةً بالأساليب الرائدة (SOTA). علاوةً على ذلك، تشير تحليلات التعقيد الحسابي إلى أن TDEER أكثر كفاءة من الأساليب القوية الأخرى، وخصوصًا، فإن TDEER أسرع بمرتين من النماذج الرائدة الحديثة. يمكن الوصول إلى الكود من خلال الرابط التالي: https://github.com/4AI/TDEER.