从README.md开始

Requirements

*Fedora Core 22(基于Red Hat Linux)

*clang++ 3.4(Linux 下经常使用的 C/C++ 编译器，了解一下，clang++的安装看这里)

*boost 1.57(拓展的C++程序库，了解一下，boost的安装看这里)

*yaml-cpp 0.5.1(C++下yaml的解析包，yaml了解一下，yaml-cpp了解一下，yaml-cpp的安装看这里)

*ICU4C 54.1(ICU在C/C++平台下的版本，了解一下)

 

USAGE

Compilation

1 ```
2 tar xzf cnn.tar.gz
3 tar xzf eigen.tar.gz
4 mkdir build
5 cd build
6 cmake .. -DEIGEN3_INCLUDE_DIR=eigen -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/clang++
7 make
8 cd ..
9 ```

解释：

cnn是C++的神经网络库，安装cnn须要boost库和eigen库。eigen是开源的C++矩阵计算工具，很是方便矩阵操做。详细内容

解压缩命令能够看一下这里。

cmake的介绍看这里，上边的cmake语句中指定了eigen和clang++的路径做为参数。cmake具体执行的CMakeLists.txt中的操做看这里。

 Creation of Directories

1 mkdir dict models

创建dict和models目录。

Preparation of the pretrained embeddings

1 cd dict/
2 wget http://tti-coin.jp/data/wikipedia200.bin
3 cd ..

在dict目录中下载GloVe的pretrained word embeddings做为实验中用到的word embeddings。关于各类pretrained word embeddings详情能够看这里。

Preparation of the data sets

see [data/README.md] (data/README.md)

关于data的README的详情看这里。

Training Models

ACE 2005 (Relation extraction)

1 ./build/relation/RelationExtraction --train -y yaml/parameter-ace2005.yaml