perl-Statistics-MaxEntropy.spec

   1 #
   2 # Conditional build:
   3 %bcond_without  tests   # do not perform "make test"
   4 #
   5 %include        /usr/lib/rpm/macros.perl
   6 %define         pdir    Statistics
   7 %define         pnam    MaxEntropy
   8 Summary:        MaxEntropy - Perl5 module for Maximum Entropy Modeling and Feature Induction
   9 Summary(pl.UTF-8):      MaxEntropy - moduł do modelowania największej entropii i indukcji cech
  10 Name:           perl-Statistics-MaxEntropy
  11 Version:        0.9
  12 Release:        15
  13 License:        GPL v2+
  14 Group:          Development/Languages/Perl
  15 Source0:        http://www.cpan.org/modules/by-module/%{pdir}/%{pdir}-%{pnam}-%{version}.tar.gz
  16 # Source0-md5:  b1f7972596653b423e5d65fc7e29f2ee
  17 Patch0:         %{name}-paths.patch
  18 BuildRequires:  perl-devel >= 1:5.8.0
  19 %{?with_tests:BuildRequires:    perl-perldoc}
  20 BuildRequires:  rpm-perlprov >= 4.1-13
  21 Requires:       perl-perldoc
  22 BuildArch:      noarch
  23 BuildRoot:      %{tmpdir}/%{name}-%{version}-root-%(id -u -n)
  24
  25 %description
  26 This module is an implementation of the Generalised and Improved
  27 Iterative Scaling (GIS, IIS) algorithms and the Feature Induction (FI)
  28 algorithm as defined in (Darroch and Ratcliff 1972) and (Della Pietra
  29 et al. 1997). The purpose of the scaling algorithms is to find the
  30 maximum entropy distribution given a set of events and (optionally) an
  31 initial distribution. Also a set of candidate features may be
  32 specified; then the FI algorithm may be applied to find and add the
  33 candidate feature(s) that give the largest `gain' in terms of Kullback
  34 Leibler divergence when it is added to the current set of features.
  35
  36 %description -l pl.UTF-8
  37 Ten moduł jest implementacją algorytmów uogólnionego i ulepszonego
  38 iteracyjnego skalowania (GIS, IIS) oraz algorytmu indukcji cech (FI -
  39 Feature Induction), zdefiniowanych przez Darrocha i Ratcliffa w 1972
  40 roku oraz Della Pietra i innych w 1997. Celem algorytmów skalujących
  41 jest znalezienie maksymalnego rozproszenia entropii zadanej zbiorem
  42 zdarzeń i (opcjonalnie) początkowym rozproszeniem. Można podać także
  43 zbiór cech-kandydatów; wtedy może być zastosowany algorytm FI do
  44 odnalezienia i dodanie cech-kandydatów, które dają największy zysk w
  45 sensie odchylenia Kullbacka-Leiblera kiedy są dodane do aktualnego
  46 zbioru cech.
  47
  48 %prep
  49 %setup -q -n %{pdir}-%{pnam}-%{version}
  50 %patch0 -p0
  51
  52 # kill insecure /tmp usage and possible conflict with another users' builds
  53 install -d tmp
  54 %{__perl} -pi -e 's@"/tmp"@"tmp"@' t/0[01]*
  55
  56 %build
  57 %{__perl} Makefile.PL \
  58         INSTALLDIRS=vendor
  59 %{__make}
  60
  61 %{?with_tests:%{__make} test}
  62
  63 %install
  64 rm -rf $RPM_BUILD_ROOT
  65
  66 %{__make} install \
  67         DESTDIR=$RPM_BUILD_ROOT
  68
  69 %clean
  70 rm -rf $RPM_BUILD_ROOT
  71
  72 %files
  73 %defattr(644,root,root,755)
  74 %doc Changes README *txt
  75 %attr(755,root,root) %{_bindir}/ME.wrapper.pl
  76 %{perl_vendorlib}/Statistics/*.pm
  77 # empty autosplit.ix files
  78 #%%{perl_vendorlib}/auto/Statistics/Candidates
  79 #%%{perl_vendorlib}/auto/Statistics/MaxEntropy
  80 #%%{perl_vendorlib}/auto/Statistics/SparseVector
  81 %{_mandir}/man[13]/*