File size: 3,157 Bytes
cb490a6 | 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_sozcucom
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_sozcucom")
topic_model.get_topic_info()
```
## Topic overview
* Number of topics: 14
* Number of training documents: 1419
<details>
<summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
| Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label |
|----------|----------------|-----------------|-------|
| -1 | erdogan - kılıcdaroglu - mehmet - izmir - ataturk | 20 | -1_erdogan_kılıcdaroglu_mehmet_izmir |
| 0 | partisi - buyuksehir - agıralioglu - mehmet - secimlere | 766 | 0_partisi_buyuksehir_agıralioglu_mehmet |
| 1 | cumhuriyet - kılıcdaroglu - atasehir - merkezi - saysın | 97 | 1_cumhuriyet_kılıcdaroglu_atasehir_merkezi |
| 2 | fiyatları - iphone - ayı - abonmanı - liralık | 87 | 2_fiyatları_iphone_ayı_abonmanı |
| 3 | kurtarıldı - sarıyer - yasemin - kızı - basından | 79 | 3_kurtarıldı_sarıyer_yasemin_kızı |
| 4 | erdogan - kılıcdaroglu - cumhurbaskanlıgı - tercihleri - 2023 | 75 | 4_erdogan_kılıcdaroglu_cumhurbaskanlıgı_tercihleri |
| 5 | kırıklarının - kırmayacagız - kulaklarımızı - ailelerimizi - klonlamıslar | 69 | 5_kırıklarının_kırmayacagız_kulaklarımızı_ailelerimizi |
| 6 | hamas - netanyahu - basbakanı - planladıgımızı - filistinli | 47 | 6_hamas_netanyahu_basbakanı_planladıgımızı |
| 7 | twitter - pakistanlı - tiktok - etmeyecegim - olursunuz | 36 | 7_twitter_pakistanlı_tiktok_etmeyecegim |
| 8 | erdogan - basbakanı - cumhurbaskanı - yapacagım - hedeflerimiz | 36 | 8_erdogan_basbakanı_cumhurbaskanı_yapacagım |
| 9 | galatasaray - bayraklarıyla - sabuncuoglu - arabistan - katıldıklarını | 34 | 9_galatasaray_bayraklarıyla_sabuncuoglu_arabistan |
| 10 | bakanlıgı - gidebilecekleri - karayollarına - topkapı - merkezi | 25 | 10_bakanlıgı_gidebilecekleri_karayollarına_topkapı |
| 11 | altaylı - hatırlattıkları - tahtasına - sanatcıyı - secmenlerinin | 24 | 11_altaylı_hatırlattıkları_tahtasına_sanatcıyı |
| 12 | ataturk - sultanciftligi - kemal - meydanını - kitabım | 24 | 12_ataturk_sultanciftligi_kemal_meydanını |
</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
|