MARTINI_enrich_BERTopic_elpuebloxlaverdad

This is a 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:

from bertopic import BERTopic
topic_model = BERTopic.load("AIDA-UPM/MARTINI_enrich_BERTopic_elpuebloxlaverdad")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

• Number of topics: 8
• Number of training documents: 806

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	derechos - congreso - pandemia - movimiento - siempre	20	-1_derechos_congreso_pandemia_movimiento
0	inoculaciones - efectos - mascarillas - pfizer - certificado	455	0_inoculaciones_efectos_mascarillas_pfizer
1	climatica - verdaderos - debatiremos - incendios - llueve	91	1_climatica_verdaderos_debatiremos_incendios
2	encuentros - volvemos - reflexiones - rambla - sabado	79	2_encuentros_volvemos_reflexiones_rambla
3	hacemos - disidencia - humanidad - esclavitud - democracia	52	3_hacemos_disidencia_humanidad_esclavitud
4	denuncias - catalunya - judiciales - asociaciones - inoculacion	47	4_denuncias_catalunya_judiciales_asociaciones
5	manifestacion - worldwidedemonstration - libertad - convocatoria - reclaim	37	5_manifestacion_worldwidedemonstration_libertad_convocatoria
6	comunicaremos - conseguiremos - desbloqueado - telegram - telefonos	25	6_comunicaremos_conseguiremos_desbloqueado_telegram

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