MARTINI_enrich_BERTopic_kazahaber

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_kazahaber")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

• Number of topics: 8
• Number of training documents: 743

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	bırakıldı - kızı - turkiye - sokak - mersin	20	-1_bırakıldı_kızı_turkiye_sokak
0	kılıcdaroglu - erdogan - cumhuriyeti - ataturk - serefsizler	386	0_kılıcdaroglu_erdogan_cumhuriyeti_ataturk
1	kanalı - videoları - attıgı - tiktokta - instagram	79	1_kanalı_videoları_attıgı_tiktokta
2	taksici - kazasında - minibus - uyruklu - otobusunun	74	2_taksici_kazasında_minibus_uyruklu
3	diyarbakır - sanlıurfa - malatya - kahramanmaras - avcılar	69	3_diyarbakır_sanlıurfa_malatya_kahramanmaras
4	kızını - cocukların - yanında - ahlaksızların - calıstıgı	57	4_kızını_cocukların_yanında_ahlaksızların
5	hamas - israil - bombaladıgı - netanyahu - izzeddin	37	5_hamas_israil_bombaladıgı_netanyahu
6	polislerimizce - harekatcılar - saldırıldı - kapalıcarsı - trabzonlu	21	6_polislerimizce_harekatcılar_saldırıldı_kapalıcarsı

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