根据LDA漫游指南来对gibbsLDA++结果进行分析

在使用gibbsLDA++之前，对于文档进行预处理，第一行为文档的数目，第2 － n+1行为每一篇文章分词后的结果。
最终会产生许多文件，gibbsLDA++软件是通过迭代的方式来进行运算的，最后会生成：

model-final.othersmodel-final.phimodel-final.tassignmodel-final.thetamodel-final.twordswordmap.txt

这样六个文件。

这样的六个文件都分别有不同的功能。

• wordmap就是word id的映射关系表。

• theta是每篇文章的主题分布

• phi是每个主题的词概率分布

• twords是每个topic下的topn words

• tassign是每篇文章各个词被指定的主题编号。

下面我们来看一看一个小结果：

样本：我的样本主要包含三类，第一类是公司信息，第二类是足球新闻，第三类是中国人权的报道。所以主要就是三个主题。

theta：

0.995423 0.002288 0.002288 0.026207 0.939310 0.034483 0.029374 0.925926 0.044700 0.000499 0.105237 0.894264 0.000377 0.001131 0.998492 0.028185 0.930101 0.041714 0.009848 0.918020 0.072132 0.000367 0.000367 0.999266 0.000927 0.974050 0.025023 0.011737 0.936287 0.051976 0.995736 0.002132 0.002132 0.990123 0.007407 0.002469 0.996161 0.001919 0.001919 0.990408 0.007194 0.002398 0.994334 0.002833 0.002833 0.983287 0.013928 0.002786 0.994805 0.002597 0.002597 0.995736 0.002132 0.002132 

theta就是每篇文章的主题概率分布，每行加起来的和约等于1.十几篇文章分成三个主题，有些文章区分性相对强，很大的概率都是属于一个主题。

在这个例子中，其实每篇文章基本上都比较明确的属于其中某一个topic。

phi：

其实每一行特别长，但是放在这里就不显眼了。

0.002690 0.001367 0.000926 0.000926 0.000926 0.008424 0.008865 0.004014 0.008865 0.009306 0.001367 0.000485 0.061351 0.001808 0.002249 0.004455 0.002249 0.003131 0.009306 0.004455 0.015922 0.003131 0.006219 0.000485 0.000485 0.000485 0.000485 0.000485 0.000485 0.000485 0.003573 0.000485 0.004455 0.000485 0.002690 0.004014 0.000485 0.002690 0.006219 0.004455 0.000485 0.006219 0.004014 0.000485 0.002690 0.000485 0.006219 0.006219 0.000485 0.000926 0.001808 0.002690 0.013276 0.014599 0.001808 0.001367 0.001367 0.008865 0.000926 0.000485 0.002249 0.014158 0.000485 0.000485 0.000926 0.000485 0.002249 0.001808 0.000485 0.003573 0.000485 0.000485 0.000485 0.002249 0.004455 0.004455 0.000926 0.003131 0.008424 0.003573 0.000485 0.000926 0.006219 0.000485 0.003573 0.011511 0.001367 0.001808 0.011953 0.004014 0.007542 0.005778 0.006219 0.000926 0.001367 0.000485 0.004014 0.000485 0.002249 0.006219 0.005778 0.013276 0.005337 0.000485 0.010629 0.002690 0.007542 0.000926 0.007101 0.003131 0.001808 0.002249 0.003573 0.004014 0.003573 0.003573 0.000485 0.004014 0.004014 0.000485 0.005337 0.010188 0.011511 0.000485 0.002249 0.002690 0.002249 0.000485 0.000485 0.005337 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.004455 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000926 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.002249 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.003131 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.002249 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000485 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 0.000044 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phi就是主题对应的词语的概率分布了，可以看出，其实这就三行，每一行对应一个主题，每一行的概率就是词语的概率了。

tassign:

其实每一行也是特别长，但是放在这里也是不显眼了。

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tassign可以看出，就是每篇文章中不同的词语对应的不同的topic的分类。

others:

一些参数设置

alpha=0.500000beta=0.100000ntopics=3ndocs=18nwords=3033liter=1000

wordmap:

先生 2210先辈 2308先进 2126光 2120克林斯曼 2204克洛泽 2206克罗地亚 1507克雷默尔 2626克鲁伊夫 2342免遭 1121兑现 931党中央 1221入 2347入围 1455全 1165全世界 1460全体 959全国 461全国性 2459全心全能 2366全文 1665全方位 493全民 937全能 2233全面 316

wordmap实际上就是一个词语、英文、数字的一个映射表。

综上所述，对于gibbsLDA++的生成文件有了基本的了解，wordmap讲原始的分词结果进行映射，theta是对于文章进行主题分类的结果，phi是对于主题进行词汇分类的结果，twords是主题的topn词汇，tassign是每篇文章的关键词到主题的映射，others是训练参数的记录。