File size: 3,105 Bytes
beacd53 | 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 84 |
---
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
|