LDA-inline-c

smoothed Latent Dirichlet Allocation implemented with Python and inline C++ using Scipy.weave.

This code is for only learning LDA. Useless, and not for application.

このコードは学習用です。実用には使えません。

必要なファイル - Requirements

You need to download a corpus on UCI Machine Learning Repository. I experimented with the NIPS corpus.

UCI Machine Learning Repositoryから、コーパスのダウンロードが必要です。私は NIPS corpusを使いました。

実行方法 - Run

On the terminal, type the following command after cloning the repository.

リポジトリをcloneした後、ターミナル上で、以下のコマンドを実行して下さい。

./lda.py

ファイル情報 - File imformation

lda.py is the main code. It calls three C++ source files, *.embed.cpp, to be embedded.

lda.pyがメインとなるコードです。そこから、埋め込み用の３つの*.embed.cppという名前のC++のソースが呼び出されてます。

参考 - References

• Taro Tezuka, 2010, LDA (Latent Dirichlet Allocation)の更新式の導出
• id:n_shuyo, 2011, Latent Dirichlet Allocations の Python 実装