pyGibbsLDA：LDA的折迭吉布斯采样 Python 实现
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简介：
简介：pyGibbsLDA 是一个使用Python编写的轻量级库，实现了主题模型LDA（潜在狄利克雷分配）的折迭吉布斯采样算法，便于研究和应用。
pyGibbsLDA 是一个用于实现潜在Dirichlet分配（LDA）的折叠Gibbs采样的Python工具。开发环境使用的是 Python3。
前提条件库：（此处原文没有具体列出所需库，因此未做改动）
输入数据格式：
DocumentID \t WordID \t 计数\n
模块用法示例：
```python
import GibbsLDA
sampler = GibbsLDA.Sampler(/home2/TwitterData.dat, 100)
likelihood = sampler.run(500, 300, 2)
# 参数说明：
# 100：主题数
# 500：吉布斯样本数
# 300：老化点
# 2：采样间隔
```
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