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AIDA-UPM
/
MARTINI_enrich_BERTopic_Daily_Clout

Text Classification
BERTopic
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xet
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AngelPanizo commited on
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5d71b3b
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verified ·
1 Parent(s): 2017dd7

Add BERTopic model

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Files changed (6) hide show
  1. README.md +75 -0
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+
2
+ ---
3
+ tags:
4
+ - bertopic
5
+ library_name: bertopic
6
+ pipeline_tag: text-classification
7
+ ---
8
+
9
+ # MARTINI_enrich_BERTopic_Daily_Clout
10
+
11
+ This is a [BERTopic](https://github.com/MaartenGr/BERTopic) model.
12
+ BERTopic is a flexible and modular topic modeling framework that allows for the generation of easily interpretable topics from large datasets.
13
+
14
+ ## Usage
15
+
16
+ To use this model, please install BERTopic:
17
+
18
+ ```
19
+ pip install -U bertopic
20
+ ```
21
+
22
+ You can use the model as follows:
23
+
24
+ ```python
25
+ from bertopic import BERTopic
26
+ topic_model = BERTopic.load("AIDA-UPM/MARTINI_enrich_BERTopic_Daily_Clout")
27
+
28
+ topic_model.get_topic_info()
29
+ ```
30
+
31
+ ## Topic overview
32
+
33
+ * Number of topics: 6
34
+ * Number of training documents: 643
35
+
36
+ <details>
37
+ <summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
38
+
39
+ | Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label |
40
+ |----------|----------------|-----------------|-------|
41
+ | -1 | fauci - unvaccinated - dailyclout - mandates - millions | 35 | -1_fauci_unvaccinated_dailyclout_mandates |
42
+ | 0 | timeline - experts - dailyclout - biontech - findings | 352 | 0_timeline_experts_dailyclout_biontech |
43
+ | 1 | vaers - miscarriages - stroke - 2021 - died | 95 | 1_vaers_miscarriages_stroke_2021 |
44
+ | 2 | bannon - dailyclout - scholar - freedom - complicit | 75 | 2_bannon_dailyclout_scholar_freedom |
45
+ | 3 | yale - mandates - bivalent - pandemic - mitch | 48 | 3_yale_mandates_bivalent_pandemic |
46
+ | 4 | nattokinase - spike - fauci - remedies - myocarditis | 38 | 4_nattokinase_spike_fauci_remedies |
47
+
48
+ </details>
49
+
50
+ ## Training hyperparameters
51
+
52
+ * calculate_probabilities: True
53
+ * language: None
54
+ * low_memory: False
55
+ * min_topic_size: 10
56
+ * n_gram_range: (1, 1)
57
+ * nr_topics: None
58
+ * seed_topic_list: None
59
+ * top_n_words: 10
60
+ * verbose: False
61
+ * zeroshot_min_similarity: 0.7
62
+ * zeroshot_topic_list: None
63
+
64
+ ## Framework versions
65
+
66
+ * Numpy: 1.26.4
67
+ * HDBSCAN: 0.8.40
68
+ * UMAP: 0.5.7
69
+ * Pandas: 2.2.3
70
+ * Scikit-Learn: 1.5.2
71
+ * Sentence-transformers: 3.3.1
72
+ * Transformers: 4.46.3
73
+ * Numba: 0.60.0
74
+ * Plotly: 5.24.1
75
+ * Python: 3.10.12
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,16 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "calculate_probabilities": true,
3
+ "language": null,
4
+ "low_memory": false,
5
+ "min_topic_size": 10,
6
+ "n_gram_range": [
7
+ 1,
8
+ 1
9
+ ],
10
+ "nr_topics": null,
11
+ "seed_topic_list": null,
12
+ "top_n_words": 10,
13
+ "verbose": false,
14
+ "zeroshot_min_similarity": 0.7,
15
+ "zeroshot_topic_list": null
16
+ }
ctfidf.safetensors ADDED
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1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:6ed926769402b36d488b7c4f6745f5693ce6adb8ebea17bc607ccddb95d6e301
3
+ size 112984
ctfidf_config.json ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
topic_embeddings.safetensors ADDED
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1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:6170d6ba7b0e58a7e9f195958bdd5e8522cd2731ed4aeb23a6b448cfc7c5f39c
3
+ size 24664
topics.json ADDED
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1
+ {
2
+ "topic_representations": {
3
+ "-1": [
4
+ [
5
+ "fauci",
6
+ 0.577994167804718
7
+ ],
8
+ [
9
+ "unvaccinated",
10
+ 0.5349168181419373
11
+ ],
12
+ [
13
+ "dailyclout",
14
+ 0.46030378341674805
15
+ ],
16
+ [
17
+ "mandates",
18
+ 0.45444154739379883
19
+ ],
20
+ [
21
+ "millions",
22
+ 0.43890517950057983
23
+ ]
24
+ ],
25
+ "0": [
26
+ [
27
+ "timeline",
28
+ 0.4646732807159424
29
+ ],
30
+ [
31
+ "experts",
32
+ 0.45815509557724
33
+ ],
34
+ [
35
+ "dailyclout",
36
+ 0.4553048014640808
37
+ ],
38
+ [
39
+ "biontech",
40
+ 0.45007961988449097
41
+ ],
42
+ [
43
+ "findings",
44
+ 0.44386667013168335
45
+ ]
46
+ ],
47
+ "1": [
48
+ [
49
+ "vaers",
50
+ 0.5626507997512817
51
+ ],
52
+ [
53
+ "miscarriages",
54
+ 0.4700925350189209
55
+ ],
56
+ [
57
+ "stroke",
58
+ 0.45247724652290344
59
+ ],
60
+ [
61
+ "2021",
62
+ 0.4355788230895996
63
+ ],
64
+ [
65
+ "died",
66
+ 0.434772789478302
67
+ ]
68
+ ],
69
+ "2": [
70
+ [
71
+ "bannon",
72
+ 0.5128874778747559
73
+ ],
74
+ [
75
+ "dailyclout",
76
+ 0.5095301866531372
77
+ ],
78
+ [
79
+ "scholar",
80
+ 0.46268749237060547
81
+ ],
82
+ [
83
+ "freedom",
84
+ 0.4572368860244751
85
+ ],
86
+ [
87
+ "complicit",
88
+ 0.445929616689682
89
+ ]
90
+ ],
91
+ "3": [
92
+ [
93
+ "yale",
94
+ 0.655119001865387
95
+ ],
96
+ [
97
+ "mandates",
98
+ 0.49744388461112976
99
+ ],
100
+ [
101
+ "bivalent",
102
+ 0.4936462640762329
103
+ ],
104
+ [
105
+ "pandemic",
106
+ 0.45931941270828247
107
+ ],
108
+ [
109
+ "mitch",
110
+ 0.45445480942726135
111
+ ]
112
+ ],
113
+ "4": [
114
+ [
115
+ "nattokinase",
116
+ 0.609123170375824
117
+ ],
118
+ [
119
+ "spike",
120
+ 0.5198445320129395
121
+ ],
122
+ [
123
+ "fauci",
124
+ 0.5145878195762634
125
+ ],
126
+ [
127
+ "remedies",
128
+ 0.4597374200820923
129
+ ],
130
+ [
131
+ "myocarditis",
132
+ 0.4541485905647278
133
+ ]
134
+ ]
135
+ },
136
+ "topics": [
137
+ 0,
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+ -1,
139
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140
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