MARTINI_enrich_BERTopic_haberservis

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_haberservis")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

• Number of topics: 25
• Number of training documents: 2198

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	dolarlık - binance - nft - abcd - bankası	20	-1_dolarlık_binance_nft_abcd
0	fomc - faizleri - powell - politikasını - hızlı	999	0_fomc_faizleri_powell_politikasını
1	erdogan - kılıcdaroglu - ataturk - trabzon - kalmamıstır	141	1_erdogan_kılıcdaroglu_ataturk_trabzon
2	basaksehir - atasehir - yakalandı - kiracısını - taksim	123	2_basaksehir_atasehir_yakalandı_kiracısını
3	btc - borsalardaki - doların - fiyatının - glassnode	93	3_btc_borsalardaki_doların_fiyatının
4	dogecoin - dolar - trilyon - thorchain - kaldıraclı	88	4_dogecoin_dolar_trilyon_thorchain
5	zelenski - donetsk - belarus - bombardıman - turkiye	69	5_zelenski_donetsk_belarus_bombardıman
6	toncoin - dolar - apecoin - dominansı - milyon	60	6_toncoin_dolar_apecoin_dominansı
7	binance - delist - pegged - margin - aralık	59	7_binance_delist_pegged_margin
8	borsaları - fed - ecb - usd - lagarde	59	8_borsaları_fed_ecb_usd
9	kripto - bankası - yatırımcılar - krallık - blokzincir	45	9_kripto_bankası_yatırımcılar_krallık
10	twitter - musk - reklamlarını - kullanıcılarla - heyecanlıyız	45	10_twitter_musk_reklamlarını_kullanıcılarla
11	stablecoinler - borsaların - ceo - guvenemeyecegimizi - sbf	43	11_stablecoinler_borsaların_ceo_guvenemeyecegimizi
12	doları - binance - stablecoini - luna - dagıtımını	42	12_doları_binance_stablecoini_luna
13	kripto - ecb - spekulatorleri - komisyonu - rusya	42	13_kripto_ecb_spekulatorleri_komisyonu
14	ftx - uniswap - dolarlık - portfoyunu - fazlasına	32	14_ftx_uniswap_dolarlık_portfoyunu
15	ftxus - avukatı - mevduatlarıydı - ceo - fonlarını	31	15_ftxus_avukatı_mevduatlarıydı_ceo
16	etherum - merkle - fiyatlandırmasını - tokenının - kazanacagını	30	16_etherum_merkle_fiyatlandırmasını_tokenının
17	benzin - istiraklerimizde - yasagına - maliyeti - motorinde	28	17_benzin_istiraklerimizde_yasagına_maliyeti
18	yellen - stablecoinler - fdic - banka - kırılganlıgını	27	18_yellen_stablecoinler_fdic_banka
19	dolarlık - milyon - kaynaklandı - bankalardan - 255	26	19_dolarlık_milyon_kaynaklandı_bankalardan
20	acıklandı - enflasyonu - agustos - fiyat - 87	26	20_acıklandı_enflasyonu_agustos_fiyat
21	kriptoyla - cftc - yatırımcılarımızın - spekulatif - komisyonu	25	21_kriptoyla_cftc_yatırımcılarımızın_spekulatif
22	spota - satacaklarını - hodl - borsalardan - holderları	24	22_spota_satacaklarını_hodl_borsalardan
23	defi - dolarlık - baslattıgını - blockchain - projesinin	21	23_defi_dolarlık_baslattıgını_blockchain

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