共同エンティティおよび関係抽出は、単一のモデルを用いてエンティティと関係を同時に検出するタスクである。本論文では、クエリ単語の位置 ( p ) を基準として、エンティティを位置 ( p ) で検出しつつ、他の位置にあるそれと関係を持つエンティティを同定する、直接的にエンティティおよび関係ラベルを付与する新しい統合的抽出モデルを提案する。この目的のため、まず、( n ) 単語からなる文に対して ( n ) 個のタグ列を生成するためのタグ付けスキームを設計する。その後、各クエリ位置に対して異なる文表現を生成するための位置アテンション機構を導入し、これらの ( n ) 個のタグ列をモデル化する。このアプローチにより、本手法はすべてのエンティティとその種別を同時に抽出可能であり、重複する関係も同時に検出可能である。実験の結果、本フレームワークは重複関係の抽出および長距離関係の検出において顕著な性能向上を示し、2つの公開データセットにおいて最先端の性能を達成した。