电子科技大学电子商务实验室Kai Yip，欢迎同行指正，也欢迎互相指导，学习。
广告打完，进入正题。
关于程序运行结果的分析请参照我的另一篇博客：http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3858705.html
Gibbslda有很多版本，我所用的版本为C++版（下载地址http://gibbslda.sourceforge.net/），平台是linux,博主试过windows上运行，有两个主要问题很烦～，一个是path，一个是vc平台太大。最后还是投入了ubuntu的怀抱，感觉配置好g++环境后速度还不错。由于系统版本等原因，不同的情况下可能会出现或多或少的问题，在做lda抽取的过程中，参考了几个博客，地址如下，我在这里做了一个总结，基本上应该避免了网上教程从来都不能使用的毛病。所以如果按照博主的过程出现问题，可以留言或者邮箱。
http://weblab.com.cityu.edu.hk/blog/luheng/2011/06/24/%E7%94%A8gibbslda%E5%81%9Atopic-modeling/
http://gibbslda.sourceforge.net/
先说一下最有可能的问题，当然，你可以先按照下面的过程去配置，如果有麻烦再回过头来看看。
sudo apt-get install build-essential
然后查看自己系统的GCC的版本
gcc --version
安装G++
sudo apt-get install g++-4.4（4.4是GCC的版本号）
查看G++的版本
g++ --version
问题三，注意ubuntu目录会区分大小写的问题
OK！现在开始模拟整个过程：
第二步：把下载的文件放到一个文件夹。对于没接触过Linux的同学来说，你可以放到，，，比如说/home/user(你的用户名)/LDA/ 下面。对于在Windows上用虚拟Ubuntu的同学来说，在你找的地方，随便造个文件夹装下这文件就好了。
第三步：解压缩及安装。对于没用过Linux的同学来说，没有右键解压缩这个故事是很痛苦的。好吧，慢慢来。比如你这个狗屁文件放到了/home/user/LDA/下面。而你甚至连你在什么文件夹下都不知道。你可以这样。在Terminal（也就是一个黑屏幕，只能输入命令的那种）里面输入（下面的$表示一行命令的开始，不用输入）
$ cd /home/user/LDA/
就行了。然后，解压缩。输入
$ gunzip GibbsLDA++-0.2.tar.gz（这个gunzip后面是你刚下载的文件的文件名，我下的是GibbsLDA++-0.2）
$ tar -xf GibbsLDA++-0.2.tar
然后进到你刚解压出来的那个文件夹（假设你现在还是在/home/user/LDA/下面）。输入
$ cd GibbsLDA++-0.2
现在，你已经在/home/user/LDA/GibbsLDA++-0.2/ 这个文件夹下面了已然后安装GibsLDA。输入
$ make clean
$ make all
到目前为止，你已经大功告成了。安装完成。
第四步：准备你要让计算机去做Topic Modeling的文件。在C++的环境里，Topic Modeling需要这样的一个文件。文件格式是dat。这是最原始的txt文件。你也可以用任何软件存成txt文件之后，直接把后缀改成dat就行。比如，你的文件包含1，000篇文章。那你的文件就是这样的
第1行是你总共的文章篇数，在我们的例子里面是1000
第2行到第1001行就是你的那些文章，每篇文章占一行。对于英文来说，每个词之间已经用空格分开了，但是中文不行，所以你要先对文章进行切词。切词这事儿，就不归我这篇小臭长文管了。
第五步：运行GibbsLDA++，得到你要的结果。
将你要跑的文件，比如就叫test.dat吧。将文件放到/home/user/LDA/ 下面，也就是/home/user/LDA/test.dat
然后进入到你装了GibbsLDA++的文件夹，也就是/home/user/LDA/GibbsLDA++-0.2/，然后运行指令。其实就是在Terminal里面输入
$ cd /home/user/LDA/GibbsLDA++-0.2/
$ lda -est [-alpha <double>] [-beta <double>] [-ntopics <int>] [-niters <int>] [-savestep <int>] [-twords <int>] -dfile <string>
这句话“$ lda -est [-alpha <double>] [-beta <double>] [-ntopics <int>] [-niters <int>] [-savestep <int>] [-twords <int>] -dfile <string>”里面其实是GibbsLDA进行估算的各种参数设计，你实际输入的指令可能是：
$ src/lda -est -alpha 0.5 -beta 0.1 -ntopics 100 -niters 1000 -savestep 100 -twords 20 -dfile /home/luheng/LDA/test.dat
这意思是，参数alpha是0.5（这个可以先不管），参数beta是0.1（这个也可以先不管），产生100个topic，运算迭代1000次，每迭代100次之后的结果都保存出来，每个topic包含20个词，要运算的文件是/home/luheng/LDA/test.dat
第六步：看结果。
好了，如果你顺利走到这一步，就去看结果吧。结果文件存在你的测试文件所在的目录。在这个案例中，就是/home/luheng/LDA/ 下面。
会产生类似这样的文件，不同的后缀表示不同的结果。所有这些文件都可以用记事本打开。newdocs.dat.others
newdocs.dat.phi
newdocs.dat.tassign
newdocs.dat.theta
newdocs.dat.twords
其中最直接的是.twords文件。这个文件里面就是你要的n个topic，以及每个topic下面包含的具体的字词。
.others里面是各种你设置的参数
.theta里面是每篇文章对应你设置的n个topic的“因子载荷”（factor loading）
.phi里面是每个topic对应每篇文章的“因子载荷”（factor loading）
.theta 和 .phi 里面的数据其实是一回事，互为转置罢（transpose）了
模型训练到此就差不多了。程序自带的另外两条命令，-estc的意思是继续训练模型，而-inf就是用训练好的模型进行文档主题分布的推断。大家可以试试，在博主的数据集上效果很好。