Add BERTopic model

README.md

@@ -0,0 +1,100 @@
+
+---
+tags:
+- bertopic
+library_name: bertopic
+pipeline_tag: text-classification
+---
+
+# bertopic_beta
+
+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("Alprocco/bertopic_beta")
+
+topic_model.get_topic_info()
+```
+
+## Topic overview
+
+* Number of topics: 33
+* Number of training documents: 552048
+
+<details>
+  <summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
+  
+  | Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label | 
+|----------|----------------|-----------------|-------| 
+| -1 | швейцарии - 00 - добрый - подскажите - спасибо | 104 | -1_швейцарии_00_добрый_подскажите | 
+| 0 | подскажите - добрый - спасибо - здравствуйте - доброго | 262869 | 0_подскажите_добрый_спасибо_здравствуйте | 
+| 1 | нужен - купить - добрый - девочки - доброго | 280586 | 1_нужен_купить_добрый_девочки | 
+| 2 | обратиться - сказали - стоит - делать - документы | 1264 | 2_обратиться_сказали_стоит_делать | 
+| 3 | сайте - ch - адрес - информация - напишите | 762 | 3_сайте_ch_адрес_информация | 
+| 4 | новый - сказали - месяца - дней - времени | 596 | 4_новый_сказали_месяца_дней | 
+| 5 | деньги - вместе - писали - 100 - людей | 583 | 5_деньги_вместе_писали_100 | 
+| 6 | сайте - ch - купить - онлайн - смотрите | 476 | 6_сайте_ch_купить_онлайн | 
+| 7 | купити - стоит - личку - привіт - знає | 410 | 7_купити_стоит_личку_привіт | 
+| 8 | посмотрите - дешевле - купить - вариант - сайте | 377 | 8_посмотрите_дешевле_купить_вариант | 
+| 9 | новый - 12 - франков - личку - привет | 305 | 9_новый_12_франков_личку | 
+| 10 | интересно - купить - франков - пишите - 50 | 300 | 10_интересно_купить_франков_пишите | 
+| 11 | карту - нужна - онлайн - доброго - год | 289 | 11_карту_нужна_онлайн_доброго | 
+| 12 | группе - чате - поводу - выше - типа | 288 | 12_группе_чате_поводу_выше | 
+| 13 | дело - вопрос - жизни - дают - сожалению | 271 | 13_дело_вопрос_жизни_дают | 
+| 14 | посмотреть - плюс - первый - купить - вечер | 217 | 14_посмотреть_плюс_первый_купить | 
+| 15 | нужна - можливо - разные - доброго - думаю | 189 | 15_нужна_можливо_разные_доброго | 
+| 16 | новый - дали - номер - делать - карту | 183 | 16_новый_дали_номер_делать | 
+| 17 | месяца - купить - купити - покупать - фр | 168 | 17_месяца_купить_купити_покупать | 
+| 18 | купити - купить - підкажіть - 00 - можливо | 149 | 18_купити_купить_підкажіть_00 | 
+| 19 | места - 00 - 18 - 10 - человека | 144 | 19_места_00_18_10 | 
+| 20 | внимание - видела - жизни - типа - знаю | 142 | 20_внимание_видела_жизни_типа | 
+| 21 | карту - деньги - дней - бесплатно - типа | 138 | 21_карту_деньги_дней_бесплатно | 
+| 22 | знать - разные - написано - смотрите - нашла | 138 | 22_знать_разные_написано_смотрите | 
+| 23 | нужны - обязательно - швейцарии - 12 - года | 136 | 23_нужны_обязательно_швейцарии_12 | 
+| 24 | адрес - дешевле - стоит - сделать - искать | 132 | 24_адрес_дешевле_стоит_сделать | 
+| 25 | номер - карту - деньги - приват - нужен | 128 | 25_номер_карту_деньги_приват | 
+| 26 | людей - детей - помощь - насколько - дают | 126 | 26_людей_детей_помощь_насколько | 
+| 27 | дешевле - купити - купить - посмотрите - вчера | 125 | 27_дешевле_купити_купить_посмотрите | 
+| 28 | возле - кантон - адрес - найти - ��рошу | 118 | 28_возле_кантон_адрес_найти | 
+| 29 | получить - типа - купить - подскажите - знает | 114 | 29_получить_типа_купить_подскажите | 
+| 30 | времени - спасибо -  -  -  | 114 | 30_времени_спасибо__ | 
+| 31 | кантон - месте - сожалению - говорят - написано | 107 | 31_кантон_месте_сожалению_говорят |
+  
+</details>
+
+## Training hyperparameters
+
+* calculate_probabilities: True
+* language: None
+* low_memory: False
+* min_topic_size: 10
+* n_gram_range: (1, 1)
+* nr_topics: auto
+* seed_topic_list: None
+* top_n_words: 10
+* verbose: True
+
+## Framework versions
+
+* Numpy: 1.21.5
+* HDBSCAN: 0.8.33
+* UMAP: 0.5.4
+* Pandas: 1.2.5
+* Scikit-Learn: 1.3.0
+* Sentence-transformers: 2.2.2
+* Transformers: 4.33.2
+* Numba: 0.55.1
+* Plotly: 5.9.0
+* Python: 3.9.13

config.json

@@ -0,0 +1,15 @@
+{
+  "calculate_probabilities": true,
+  "language": null,
+  "low_memory": false,
+  "min_topic_size": 10,
+  "n_gram_range": [
+    1,
+    1
+  ],
+  "nr_topics": "auto",
+  "seed_topic_list": null,
+  "top_n_words": 10,
+  "verbose": true,
+  "embedding_model": "paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
+}

ctfidf.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cefe3282e0313b07dc515f531f90dd48f8ad0ce6e224934a1af33b239f3b0e4e
+size 39672

topic_embeddings.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:210600d92f6acb81776b0bce62cc79b695aabf2f0035b04f4c8c01d846e332e9
+size 50776