关系抽取之PCNN（Piece-Wise-CNN）

下图清晰了显示了PCNN的整个网络架构，PCNN的实现过程：

数据预处理：首先对数据进行位置编码，按句子中各个词离entity的距离进行编码。

例如：“As we known，Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc which is a great company in America.”
由于句子中有两个entity，所以这条句子就会产生两个和句子长度相同的编码。
pos_1:[-4,-3,-2,-1,0,1,2,3......] ,其中0就是Steve Jobs的位置。
pos_2:[-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3......] 其中0就是Apple Inc的位置。

切分句子：其中最主要的就是将一条文本数据在两个entity处各切一刀将文本且成了3段。（注意，位置向量也同样进行了切分操作）

比如 As we known，Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc which is a great company in America，将被切成：

As we known，Steve Jobs

Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc

Apple Inc which is a great company in America.

特征提取：将位置特征和文本特征拼接之后，然后将上面三个数据分别通过CNN 提取特征
关系分类：提取出来的特征通过maxpooling层之后进行拼接后送入softmax层，最终得到relation的分类。

从上面PCNN的流程可以发现，这个网络结构很注重entitiy之间的距离信息，位置信息，以及entitiy之间或者左右的信息。其实这些都是是关系抽取中最重要的特征。

一般来说两个entitiy之间距离越近，则他们有关系的可能性越大。
而透露出entities之间有关系的词一般会出现在两个entity之间，左侧，或者右侧。

例如：Steve Jobs was the co-founderof Apple Inc ，关系词 co-founder就在两个entity之间

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