En la actualidad, los métodos de reconocimiento de entidades basados en span se utilizan principalmente para identificar con precisión el límite del span (entidad) para el reconocimiento de entidades, en los cuales la información de posición relativa del límite del span y la información de las palabras en la región del span se ignoran rutinariamente. Esta información puede utilizarse para mejorar el rendimiento del reconocimiento de entidades. Por lo tanto, se propone un modelo de reconocimiento de entidades anidadas, que integra la información de posición relativa del span y la información de la región dentro del span. La representación del span se obtiene primero con una atención triafínica. Luego, la posición relativa del límite del span y la información de las palabras en la región del span, así como la representación del span anterior, se fusionan para obtener una nueva representación del span a nivel de etiqueta con otra atención triafínica. Finalmente, la tarea de reconocimiento de span (entidad) se lleva a cabo mediante un mecanismo biafínico cooperativo. Se realizaron experimentos en algunos conjuntos de datos públicos, incluidos ACE2004, ACE2005 y GENIA. Los resultados muestran que los puntajes F1 logrados utilizando el método propuesto fueron del 87.66%, 86.86% y 80.90% en ACE2004, ACE2005 y GENIA, respectivamente. Estos experimentos muestran que el método logró resultados de última generación (SOTA). Además, el modelo propuesto tiene menos parámetros y necesita menos recursos con una complejidad temporal menor que el modelo de mecanismo triafínico existente.