File size: 3,012 Bytes
cb30f0b
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
79
80
81
82
83

---
tags:
- bertopic
library_name: bertopic
pipeline_tag: text-classification
---

# MARTINI_enrich_BERTopic_tarafsiz_haber

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_tarafsiz_haber")

topic_model.get_topic_info()
```

## Topic overview

* Number of topics: 13
* Number of training documents: 1416

<details>
  <summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
  
  | Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label | 
|----------|----------------|-----------------|-------| 
| -1 | kılıcdaroglu - ataturk - bakanı - erdogan - mehmet | 21 | -1_kılıcdaroglu_ataturk_bakanı_erdogan | 
| 0 | fiyatı - bankası - istanbul - akaryakıt - yatırılacak | 834 | 0_fiyatı_bankası_istanbul_akaryakıt | 
| 1 | hamas - israillileri - netanyahu - basbakanı - islamcı | 95 | 1_hamas_israillileri_netanyahu_basbakanı | 
| 2 | bonusları - freebet - yatırımlar - mariobet - freespin | 84 | 2_bonusları_freebet_yatırımlar_mariobet | 
| 3 | fenerbahce - bonusu - benfica - sampiyonası - takımı | 77 | 3_fenerbahce_bonusu_benfica_sampiyonası | 
| 4 | kılıcdaroglu - cumhurbaskanlıgı - baskanlıgında - partisi - merkezi | 66 | 4_kılıcdaroglu_cumhurbaskanlıgı_baskanlıgında_partisi | 
| 5 | trabzonspor - kayserispor - kasımpasa - alanyaspor - pozisyonları | 51 | 5_trabzonspor_kayserispor_kasımpasa_alanyaspor | 
| 6 | kızın - kurtarılamadı - adıyaman - sikayetci - babası | 41 | 6_kızın_kurtarılamadı_adıyaman_sikayetci | 
| 7 | ihtiyacımız - kılıcdaroglu - harcadıgımız - korkmuyorum - davutoglu | 40 | 7_ihtiyacımız_kılıcdaroglu_harcadıgımız_korkmuyorum | 
| 8 | galatasaray - kayserispor - kızıldag - abdulkerim - pozisyonları | 31 | 8_galatasaray_kayserispor_kızıldag_abdulkerim | 
| 9 | bitcoin - borsasına - usdt - kyc - kazanıyorsunuz | 29 | 9_bitcoin_borsasına_usdt_kyc | 
| 10 | teroristlere - irak - operasyonlarımız - kuzeyindeki - silah | 24 | 10_teroristlere_irak_operasyonlarımız_kuzeyindeki | 
| 11 | karsıdan - ortalıgı - saldırıya - taksiye - tasımıyorsunuz | 23 | 11_karsıdan_ortalıgı_saldırıya_taksiye |
  
</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