從README.md開始

Requirements

*Fedora Core 22(基於Red Hat Linux)

*clang++ 3.4(Linux 下經常使用的 C/C++ 編譯器，瞭解一下，clang++的安裝看這裏)

*boost 1.57(拓展的C++程序庫，瞭解一下，boost的安裝看這裏)

*yaml-cpp 0.5.1(C++下yaml的解析包，yaml瞭解一下，yaml-cpp瞭解一下，yaml-cpp的安裝看這裏)

*ICU4C 54.1(ICU在C/C++平臺下的版本，瞭解一下)

 

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 ```

解釋：

cnn是C++的神經網絡庫，安裝cnn須要boost庫和eigen庫。eigen是開源的C++矩陣計算工具，很是方便矩陣操做。詳細內容

解壓縮命令能夠看一下這裏。

cmake的介紹看這裏，上邊的cmake語句中指定了eigen和clang++的路徑做爲參數。cmake具體執行的CMakeLists.txt中的操做看這裏。

 Creation of Directories

1 mkdir dict models

創建dict和models目錄。

Preparation of the pretrained embeddings

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

在dict目錄中下載GloVe的pretrained word embeddings做爲實驗中用到的word embeddings。關於各類pretrained word embeddings詳情能夠看這裏。

Preparation of the data sets

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

關於data的README的詳情看這裏。

Training Models

ACE 2005 (Relation extraction)

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