为进一步提升CARE模型在联合实体和关系抽取任务上的性能，可以考虑以下几个方面的改进：
引入更多的上下文信息：通过增加模型对上下文的理解能力，可以更好地捕捉实体和关系之间的复杂关联。可以尝试使用更大的预训练语言模型或者引入更多的上下文信息来增强模型性能。
优化共注意力机制：进一步优化共注意力机制，使其更好地捕捉实体和关系之间的双向交互作用。可以尝试调整共注意力模块的结构或参数，以提高模型的性能。
集成多任务学习：考虑将联合实体和关系抽取任务与其他相关的自然语言处理任务结合起来进行多任务学习，以提高模型的泛化能力和性能。
数据增强：通过数据增强技术来扩充训练数据集，可以帮助模型更好地学习实体和关系之间的模式和规律，从而提升性能。
通过以上方法的综合应用，可以进一步提升CARE模型在联合实体和关系抽取任务上的性能。