http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42460023
LDA主题模型好坏的评估，判断改进的参数或者算法的建模能力。
Blei先生在论文《Latent Dirichlet Allocation》实验中用的是Perplexity值作为评判标准。
一、Perplexity定义
http://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity
perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型的比较
wiki上列举了三种perplexity的计算：
1.1 概率分布的perplexity
公式： 
其中H(p)就是该概率分布的熵。当概率P的K平均分布的时候，带入上式可以得到P的perplexity值=K。
1.2 概率模型的perplexity
公式： 
公式中的Xi为测试局，可以是句子或者文本，N是测试集的大小（用来归一化），对于未知分布q，perplexity的值越小，说明模型越好。
指数部分也可以用交叉熵来计算。
1.3单词的perplexity
perplexity经常用于语言模型的评估，物理意义是单词的编码大小。例如，如果在某个测试语句上，语言模型的perplexity值为2^190，说明该句子的编码需要190bits
二、如何对LDA建模的主题模型
Blei先生在论文里只列出了perplexity的计算公式。
M代表测试语料集的文本数量，Nd代表第d篇文本的大小（即单词的个数），P(Wd)代表文本的概率
文本的概率的计算：
在解决这个问题的时候，看到rickjin这样解释的：
p(z)表示的是文本d在该主题z上的分布，应该是p(z|d)
注意：Blei是从每篇文本的角度来计算perplexity的，而rickjin是从单词的角度计算perplexity。
总结一下：测试文本集中有M篇文本，对词袋模型里的任意一个单词w，P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)，即该词在所有主题分布值和该词所在文本的主题分布乘积。
模型的perplexity就是exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) }，∑log(p(w))是对所有单词取log（直接相乘一般都转化成指数和对数的计算形式），N的测试集的单词数量（不排重）
from:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42460023
ref:http://stackoverflow.com/questions/19615951/topic-models-evaluation-in-gensim
http://www.52ml.net/14623.html
Ngram model and perplexity in NLTK
http://www.researchgate.net/publication/221484800_Improving_language_model_perplexity_and_recognition_accuracy_for_medical_dictations_via_within-domain_interpolation_with_literal_and_semi-literal_corpora
Investigating the relationship between language model perplexity and IR precision-recall
measures.