关键词: 自然语言处理, 实体关系提取, 胶囊网络（CapsuleNet）， 位置感知能力, PPC网

摘要：

目前的关系提取方法大多采用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）方法。然而，CNN和RNN都以标量形式表达其特征，这导致它们对位置信息的敏感性较差。此外，CNN和RNN的最大池会导致特征信息的丢失。针对这两个问题，构建了位置感知CapsuleNet（PPCNet）。胶囊是一组神经元，其特征表达基于向量形式。PPCNet将单词之间的位置关系转换为位置嵌入，并将其集成到胶囊中，以获得位置感知能力。此外，PPCNet使用动态路由而不是池来减少特征丢失，并在SemEval-2010task8数据集上获得82.84%的F1值。

关键词： 自然语言处理（NLP）， 关系提取， CapsuleNet、， 位置感知， 位置感知CapsuleNet（PPCNet）