JGibbLDA使用总结

最近在做基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）的文本分类处理，开始学习和接触了LDA，因为代码采用的是Java，所以我选择的LDA开源工具是JGibbLDA，这个是LDA的Java版本实现，下载地址为：http://jgibblda.sourceforge.net/ ，当前最新版本为v1.0。同时对应的C++版本为GibbsLDA，下载地址为：http://gibbslda.sourceforge.net/。

       感谢Phantom（byr ID）在学习和使用过程中对我的指导和帮助。

   首先下载并解压，解压后文件目录如下所示：

    bin存放的是编译后的class文件，lib中放args4j-2.0.6.jar，models中存放已经生成好的主题模型示例，src存放那个源文件。我在使用时把jar文件放于工程中，另外直接把src下的jgibblda包复制于项目中。

    1.输入文件格式

    输入文件的格式形如下图所示：

    其中第一行表述训练语料文档的数目，之后每一行是一个文档，每一行的内容是文档中的词语。

    2.输出文件

    输出文件主要有<model_name>.others、<model_name>.phi、<model_name>.theta、<model_name>.tassign、<model_name>.twords，另外还有一个wordmap.txt文件。其中<model_name>根据采样迭代次数来指定，如model-00800，最后一次采样名称命名为model-final。

.others文件存储LDA模型参数，如alpha、beta等。

.phi文件存储词语-主题分布，每一行是一个主题，列内容为词语。

.theta文件主题文档分布，每一行是一个文档，列内容是主题概率。

.tassign文件是训练预料中单词的主题指定（归属），每一行是一个语料文档。

    3.使用方式

    JGibbLDA可以通过命令行或者代码调用运行。

    3.1.命令行调用简介

初次使用训练模型

 $ java [-mx512M] -cp bin:lib/args4j-2.0.6.jar jgibblda.LDA -est [-alpha <double>] [-beta <double>] [-ntopics <int>] [-niters <int>] [-savestep <int>] [-twords <int>] –dir <string> -dfile <string>

-est 从训练语料中评估出LDA模型

-alpha LDA模型中的alpha数值，默认为50/K(K是主题数目)

-beta LDA模型中的beta数值，默认是0.1

-ntopics 主题数目，默认值是100

-niters GIbbs采样的迭代数目，默认值为2000

-savestep 指定开始保存LDA模型的迭代次数

-dir 训练语料目录

-dfile 训练语料文件名称

此处需要指出的是dfile最好写输入语料文件名称，而dir指定语料文件所在的目录，训练过程中生成的模型文件会默认存放在dir下面。例如语料的绝对路径为/usr/Java/models/newDoc.dat，可以设置为dir=/usr/Java/models，而dfile=newDoc.dat，这样训练过程中的模型文件会默认存放在/usr/Java/models下面。

在原有模型上继续迭代

 $ java [-mx512M]-cp bin:lib/args4j-2.0.6.jar jgibblda.LDA -estc -dir <string> -model <string> [-niters <int>] [-savestep <int>] [-twords <int>]

具体参数的含义可以在官网上找到，这里不一一介绍了。

根据现有LDA模型，预测新语料

 $ java [-mx512M] -cp bin:lib/args4j-2.0.6.jar jgibblda.LDA -inf -dir <string> -model <string> [-niters <int>] [-twords <int>] -dfile <string>

       3.2代码调用

       初次训练，生成模型

         LDACmdOption ldaOption = new LDACmdOption();
         ldaOption.est = true;
         ldaOption.estc = false;
         ldaOption.modelName = "model-final";
         ldaOption.dfile = "newDoc.dat";
         ldaOption.alpha = 0.5;
         ldaOption.beta = 0.1;
         ldaOption.K = 100;
         ldaOption.niters = 1000;
         topicNum = ldaOption.K;
         Estimator estimator = new Estimator();
         estimator.init(ldaOption);
         estimator.estimate();

LDACmdOption类主要用于设置LDA所需的参数，Estimator用于评估生成LDA模型。

根据LDA模型，推断新语料的LDA主题信息。

         LDACmdOption ldaOption = new LDACmdOption();
         ldaOption.inf = true;
         ldaOption.estc = false;
         ldaOption.dir = "LDAResult";
         ldaOption.modelName = "model-final";
         ldaOption.dfile = "predictionDoc.dat";
         Inferencer inferencer = new Inferencer();
         inferencer.init(ldaOption);
         Model newModel = inferencer.inference();

需要指出的是，在根据已训练的LDA模型预测时，当前目录中需要包含已有的LDA训练输出文件。就上述配置来说，目录LDAResult下需要包含model-final.others、model-final.phi、model-final.tassign、model-final.theta、model-final.twords、wordmap.txt文件。
测试语料的LDA模型文件将生成在LDAResult文件夹中。