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Latent Dirichlet Allocation implemented with Python and inline C++ using Scipy.weave
Python C++
Branch: master
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.gitignore
README.md
initial_count.embed.cpp
lda.py
perplexity.embed.cpp
train.embed.cpp

README.md

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

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