File size: 2,358 Bytes
e215ad8 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 |
---
tags:
- bertopic
library_name: bertopic
pipeline_tag: text-classification
---
# MARTINI_enrich_BERTopic_sagciakademi
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_sagciakademi")
topic_model.get_topic_info()
```
## Topic overview
* Number of topics: 8
* Number of training documents: 578
<details>
<summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
| Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label |
|----------|----------------|-----------------|-------|
| -1 | bakanı - erdogan - ataturk - mehmet - trabzonspor | 22 | -1_bakanı_erdogan_ataturk_mehmet |
| 0 | istanbul - sokak - sarıyer - karsılastı - taksiciler | 246 | 0_istanbul_sokak_sarıyer_karsılastı |
| 1 | takipcilerimiz - olmadıgını - cevabı - muslumanı - merhaba | 72 | 1_takipcilerimiz_olmadıgını_cevabı_muslumanı |
| 2 | kılıcdaroglu - besikcioglu - buyuksehir - calısanlarımızın - camlıdere | 69 | 2_kılıcdaroglu_besikcioglu_buyuksehir_calısanlarımızın |
| 3 | hamas - netanyahu - basbakanı - hazırlandıgını - filistinliyi | 60 | 3_hamas_netanyahu_basbakanı_hazırlandıgını |
| 4 | teroristleri - harekatı - kuzeyindeki - irak - silah | 51 | 4_teroristleri_harekatı_kuzeyindeki_irak |
| 5 | gururduyturkiye - hazırmısınız - noktasıydı - baslangıc - nasa | 34 | 5_gururduyturkiye_hazırmısınız_noktasıydı_baslangıc |
| 6 | sessiz - ssss - serkan - mehmet - 30 | 24 | 6_sessiz_ssss_serkan_mehmet |
</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
|