|
|
|
|
|
--- |
|
|
tags: |
|
|
- bertopic |
|
|
library_name: bertopic |
|
|
pipeline_tag: text-classification |
|
|
--- |
|
|
|
|
|
# MARTINI_enrich_BERTopic_MeteUlgen |
|
|
|
|
|
This is a [BERTopic](https://github.com/MaartenGr/BERTopic) model. |
|
|
BERTopic is a flexible and modular topic modeling framework that allows for the generation of easily interpretable topics from large datasets. |
|
|
|
|
|
## Usage |
|
|
|
|
|
To use this model, please install BERTopic: |
|
|
|
|
|
``` |
|
|
pip install -U bertopic |
|
|
``` |
|
|
|
|
|
You can use the model as follows: |
|
|
|
|
|
```python |
|
|
from bertopic import BERTopic |
|
|
topic_model = BERTopic.load("AIDA-UPM/MARTINI_enrich_BERTopic_MeteUlgen") |
|
|
|
|
|
topic_model.get_topic_info() |
|
|
``` |
|
|
|
|
|
## Topic overview |
|
|
|
|
|
* Number of topics: 14 |
|
|
* Number of training documents: 1567 |
|
|
|
|
|
<details> |
|
|
<summary>Click here for an overview of all topics.</summary> |
|
|
|
|
|
| Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label | |
|
|
|----------|----------------|-----------------|-------| |
|
|
| -1 | erdogan - mehmet - acıklama - ankara - imamoglu | 21 | -1_erdogan_mehmet_acıklama_ankara | |
|
|
| 0 | erdogan - maliyetinin - fiyatları - cıkaracaklarmıs - bankası | 986 | 0_erdogan_maliyetinin_fiyatları_cıkaracaklarmıs | |
|
|
| 1 | irak - uyruklu - bombalı - albashır - suleymaniye | 88 | 1_irak_uyruklu_bombalı_albashır | |
|
|
| 2 | ihtiyacınız - bulmuyorum - masasında - larımızı - adaylardan | 72 | 2_ihtiyacınız_bulmuyorum_masasında_larımızı | |
|
|
| 3 | secimlerin - sandık - izmir - chp - partisi | 61 | 3_secimlerin_sandık_izmir_chp | |
|
|
| 4 | bakanı - erdogan - eskisehir - ankara - sanlıurfa | 56 | 4_bakanı_erdogan_eskisehir_ankara | |
|
|
| 5 | erdogan - muhtarlar - etmeyecektir - kabadayılık - cumhurbaskanımızın | 52 | 5_erdogan_muhtarlar_etmeyecektir_kabadayılık | |
|
|
| 6 | putin - mariupol - voronezh - savascılarını - belarus | 44 | 6_putin_mariupol_voronezh_savascılarını | |
|
|
| 7 | partisi - ataturkcu - kurtulmus - farklılıklar - destekleyeceksek | 41 | 7_partisi_ataturkcu_kurtulmus_farklılıklar | |
|
|
| 8 | kurtarılmıstı - karsılasan - binaların - nikahı - parcaları | 38 | 8_kurtarılmıstı_karsılasan_binaların_nikahı | |
|
|
| 9 | girisimlerimiz - ataturk - kemal - fikirlerinizi - kararlılıkla | 38 | 9_girisimlerimiz_ataturk_kemal_fikirlerinizi | |
|
|
| 10 | fırsatımız - hazırlıksızız - tahribatı - imamoglu - kalacagım | 27 | 10_fırsatımız_hazırlıksızız_tahribatı_imamoglu | |
|
|
| 11 | akıtacagını - istihbarat - devletimizin - sosyal - medya | 22 | 11_akıtacagını_istihbarat_devletimizin_sosyal | |
|
|
| 12 | galatasaray - eskisehirspor - kutlamasını - karabaglar - sampiyonluk | 21 | 12_galatasaray_eskisehirspor_kutlamasını_karabaglar | |
|
|
|
|
|
</details> |
|
|
|
|
|
## Training hyperparameters |
|
|
|
|
|
* calculate_probabilities: True |
|
|
* language: None |
|
|
* low_memory: False |
|
|
* min_topic_size: 10 |
|
|
* n_gram_range: (1, 1) |
|
|
* nr_topics: None |
|
|
* seed_topic_list: None |
|
|
* top_n_words: 10 |
|
|
* verbose: False |
|
|
* zeroshot_min_similarity: 0.7 |
|
|
* zeroshot_topic_list: None |
|
|
|
|
|
## Framework versions |
|
|
|
|
|
* Numpy: 1.26.4 |
|
|
* HDBSCAN: 0.8.40 |
|
|
* UMAP: 0.5.7 |
|
|
* Pandas: 2.2.3 |
|
|
* Scikit-Learn: 1.5.2 |
|
|
* Sentence-transformers: 3.3.1 |
|
|
* Transformers: 4.46.3 |
|
|
* Numba: 0.60.0 |
|
|
* Plotly: 5.24.1 |
|
|
* Python: 3.10.12 |
|
|
|
