MARTINI_enrich_BERTopic_r_burdurland

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_r_burdurland")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

• Number of topics: 5
• Number of training documents: 473

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	yazılım - turkiye - calıstım - ingilizce - dusunuyorum	30	-1_yazılım_turkiye_calıstım_ingilizce
0	olamadım - genislemiyoruz - hayatından - burdurun - mısınız	299	0_olamadım_genislemiyoruz_hayatından_burdurun
1	postları - repost - burdur - cıkartmak - atıyo	77	1_postları_repost_burdur_cıkartmak
2	oynadıgımız - videoların - kopyalarsın - videosu - izlerseniz	34	2_oynadıgımız_videoların_kopyalarsın_videosu
3	meme - lol - yaptıgım - shitpost - ironi	33	3_meme_lol_yaptıgım_shitpost

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