Add BERTopic model

fb366a1 verified over 1 year ago

11.6 kB


	---
	tags:
	- bertopic
	library_name: bertopic
	pipeline_tag: text-classification
	---

	# BERTopic_vakcinudiskusijos

	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("sdantonio/BERTopic_vakcinudiskusijos")

	topic_model.get_topic_info()
	```

	## Topic overview

	* Number of topics: 67
	* Number of training documents: 16285

	<details>
	<summary>Click here for an overview of all topics.</summary>

	\| Topic ID \| Topic Keywords \| Topic Frequency \| Label \|
	\|----------\|----------------\|-----------------\|-------\|
	\| -1 \| информациеи - людеи - pfizer - вакцины - telegram \| 11 \| -1_информациеи_людеи_pfizer_вакцины \|
	\| 0 \| vyriausybe - pries - vakcinos - pfizer - vakcinacijos \| 1603 \| 0_vyriausybe_pries_vakcinos_pfizer \|
	\| 1 \| pries - kazkas - zmogus - zmoniu - buti \| 9007 \| 1_pries_kazkas_zmogus_zmoniu \|
	\| 2 \| vyriausybe - pries - vakcinos - pfizer - lietuvos \| 1861 \| 2_vyriausybe_pries_vakcinos_pfizer \|
	\| 3 \| vyriausybe - pries - vakcinos - pfizer - daz \| 652 \| 3_vyriausybe_pries_vakcinos_pfizer \|
	\| 4 \| sausra - ivaziuotu - susikisk - malafuni - pasalintas \| 549 \| 4_sausra_ivaziuotu_susikisk_malafuni \|
	\| 5 \| испанским - мультфильма - бактерии - смертельным - смертельныи \| 117 \| 5_испанским_мультфильма_бактерии_смертельным \|
	\| 6 \| информациеи - людеи - которыи - пандемии - вакцины \| 114 \| 6_информациеи_людеи_которыи_пандемии \|
	\| 7 \| awakenedspecies - doctors - checked - africans - antennas \| 111 \| 7_awakenedspecies_doctors_checked_africans \|
	\| 8 \| fetal - vaccination - vaccines - vaccinated - vaccine \| 107 \| 8_fetal_vaccination_vaccines_vaccinated \|
	\| 9 \| израиля - информациеи - людеи - республики - пилотов \| 105 \| 9_израиля_информациеи_людеи_республики \|
	\| 10 \| лондоне - нехватки - нагоняют - китаи - сатанистов \| 100 \| 10_лондоне_нехватки_нагоняют_китаи \|
	\| 11 \| информациеи - вакцинацию - присягои - внезапные - людеи \| 85 \| 11_информациеи_вакцинацию_присягои_внезапные \|
	\| 12 \| верховнои - великобритании - униформу - вакцинацию - китаи \| 82 \| 12_верховнои_великобритании_униформу_вакцинацию \|
	\| 13 \| thelastforus2034 - самоорганизовываться - биодобавок - сломлены - срочное \| 80 \| 13_thelastforus2034_самоорганизовываться_биодобавок_сломлены \|
	\| 14 \| sgtnewsnetwork - sergeantroberthorton - actors - france - booster \| 79 \| 14_sgtnewsnetwork_sergeantroberthorton_actors_france \|
	\| 15 \| перезагрузка - протестующим - откладывает - отдыхать - биометрия \| 77 \| 15_перезагрузка_протестующим_откладывает_отдыхать \|
	\| 16 \| unvaccinated - pfizer - injection - vigilantfox - vaccination \| 76 \| 16_unvaccinated_pfizer_injection_vigilantfox \|
	\| 17 \| cells - unknown - unvaccinated - pfizer - immunity \| 73 \| 17_cells_unknown_unvaccinated_pfizer \|
	\| 18 \| зафиксировали - роспотребназдор - запланированным - коронавируса - китаи \| 70 \| 18_зафиксировали_роспотребназдор_запланированным_коронавируса \|
	\| 19 \| грядущии - коронавируса - сербии - людеи - супруга \| 67 \| 19_грядущии_коронавируса_сербии_людеи \|
	\| 20 \| tyranny - ceo - graphene - vaccination - government \| 64 \| 20_tyranny_ceo_graphene_vaccination \|
	\| 21 \| trannys - gelbeja - durdomas - jai - turin \| 61 \| 21_trannys_gelbeja_durdomas_jai \|
	\| 22 \| doctors - recorded - shots - deaths - effectiveness \| 59 \| 22_doctors_recorded_shots_deaths \|
	\| 23 \| европеи - продвигать - великобритании - первыи - китаи \| 55 \| 23_европеи_продвигать_великобритании_первыи \|
	\| 24 \| upcoming - modified - targeted - tedros - injection \| 55 \| 24_upcoming_modified_targeted_tedros \|
	\| 25 \| вирусологии - людеи - вирусов - вируса - германии \| 53 \| 25_вирусологии_людеи_вирусов_вируса \|
	\| 26 \| flying - advised - victims - nigerian - fears \| 48 \| 26_flying_advised_victims_nigerian \|
	\| 27 \| сканируи - информациеи - telegram - nastikagroup - поделитесь \| 48 \| 27_сканируи_информациеи_telegram_nastikagroup \|
	\| 28 \| противокоронавируснои - любопытное - испанским - испанском - евродепутата \| 47 \| 28_противокоронавируснои_любопытное_испанским_испанском \|
	\| 29 \| людеи - вируса - которыи - белка - белок \| 47 \| 29_людеи_вируса_которыи_белка \|
	\| 30 \| вакцинами - iskur - kanopas - beisbolo - padvesia \| 45 \| 30_вакцинами_iskur_kanopas_beisbolo \|
	\| 31 \| начертание - телеграме - коронавируса - огромным - людеи \| 45 \| 31_начертание_телеграме_коронавируса_огромным \|
	\| 32 \| ecuadorians - rediscovers - newsstands - citizens - parliament \| 35 \| 32_ecuadorians_rediscovers_newsstands_citizens \|
	\| 33 \| интраназально - поменялось - сфабрикованы - подписываи - идентификатора \| 33 \| 33_интраназально_поменялось_сфабрикованы_подписываи \|
	\| 34 \| джугашвили - бессимптомных - массивные - женщину - декабрь \| 30 \| 34_джугашвили_бессимптомных_массивные_женщину \|
	\| 35 \| swine - rationale - strictly - unvaccinated - genocide \| 29 \| 35_swine_rationale_strictly_unvaccinated \|
	\| 36 \| утопающих - иммунная - смертельныи - миокардит - консультант \| 27 \| 36_утопающих_иммунная_смертельныи_миокардит \|
	\| 37 \| awakened_life_chat - чипизация - химтреи - информациеи - упокои \| 27 \| 37_awakened_life_chat_чипизация_химтреи_информациеи \|
	\| 38 \| q_anon_donaldtrump - johnmcafee - answers - sgtnewsnetwork - loopholes \| 25 \| 38_q_anon_donaldtrump_johnmcafee_answers_sgtnewsnetwork \|
	\| 39 \| постыдная - новокузнецка - exercises - капиталистические - петербург \| 24 \| 39_постыдная_новокузнецка_exercises_капиталистические \|
	\| 40 \| collapses - physicians - speaks - shares - blows \| 23 \| 40_collapses_physicians_speaks_shares \|
	\| 41 \| выходе - свободные - camps - совпадение - печать \| 23 \| 41_выходе_свободные_camps_совпадение \|
	\| 42 \| gaila - italija - baisu - spgaudine - man \| 22 \| 42_gaila_italija_baisu_spgaudine \|
	\| 43 \| modificado - madrid - inventadaz - lograra - madres \| 20 \| 43_modificado_madrid_inventadaz_lograra \|
	\| 44 \| lebensmitteln - lebensmittelversorgung - impfverweigerung - giftspritze - massenmedien \| 20 \| 44_lebensmitteln_lebensmittelversorgung_impfverweigerung_giftspritze \|
	\| 45 \| pfizer - telegram - scrubbed - displayed - violated \| 19 \| 45_pfizer_telegram_scrubbed_displayed \|
	\| 46 \| уменьшаем - госпитализации - hospitalizations - diseases - ладно \| 18 \| 46_уменьшаем_госпитализации_hospitalizations_diseases \|
	\| 47 \| первоочередное - рабочеи - китаи - мероприятии - управляет \| 15 \| 47_первоочередное_рабочеи_китаи_мероприятии \|
	\| 48 \| synthetic - cameras - shots - booster - johnson \| 15 \| 48_synthetic_cameras_shots_booster \|
	\| 49 \| информациеи - nastikagroup - telegram - жижи - поделитесь \| 15 \| 49_информациеи_nastikagroup_telegram_жижи \|
	\| 50 \| nuosmukis - uzpildantys - nezinomai - sugebejimo - paklausykit \| 15 \| 50_nuosmukis_uzpildantys_nezinomai_sugebejimo \|
	\| 51 \| сжатыи - шмурдяка - микробиолог - определенно - использовали \| 15 \| 51_сжатыи_шмурдяка_микробиолог_определенно \|
	\| 52 \| myocarditis - feelings - israeli - digested - unvaxxed \| 15 \| 52_myocarditis_feelings_israeli_digested \|
	\| 53 \| stainless - citizens - graphene - vans - ivermectin \| 15 \| 53_stainless_citizens_graphene_vans \|
	\| 54 \| entscheidung - schwarze - breasts - impfungen - paul \| 14 \| 54_entscheidung_schwarze_breasts_impfungen \|
	\| 55 \| q17_awakening - ezra_cohen - mothers - uniiiiiite - statistics \| 14 \| 55_q17_awakening_ezra_cohen_mothers_uniiiiiite \|
	\| 56 \| rescue - ukraine - microscopy - nanonetwork - bulgaria \| 14 \| 56_rescue_ukraine_microscopy_nanonetwork \|
	\| 57 \| shameful - infringement - doxxing - blocked - collectivism \| 13 \| 57_shameful_infringement_doxxing_blocked \|
	\| 58 \| childcovidvaccineinjuriesuk - myocarditis - doctors - deaths - shots \| 13 \| 58_childcovidvaccineinjuriesuk_myocarditis_doctors_deaths \|
	\| 59 \| we_the_people_us - followsthewhiterabbit - doctors - gitmotvchannel - ukraine \| 13 \| 59_we_the_people_us_followsthewhiterabbit_doctors_gitmotvchannel \|
	\| 60 \| covid19vaccinevictims - blowinmind_info - kanekoathegreat - governments - drdavidmartin \| 13 \| 60_covid19vaccinevictims_blowinmind_info_kanekoathegreat_governments \|
	\| 61 \| predictiveprogramming - drdavidmartin - swine - suppressed - aerosols \| 13 \| 61_predictiveprogramming_drdavidmartin_swine_suppressed \|
	\| 62 \| realamerican_agents - adams - turns - stickers - pairing \| 12 \| 62_realamerican_agents_adams_turns_stickers \|
	\| 63 \| disappoints - pallets - eloquently - mysterious - deaths \| 11 \| 63_disappoints_pallets_eloquently_mysterious \|
	\| 64 \| detoksikuojantis - atpalaiduojantis - dezinfekuojanti - galvojome - modifikacijai \| 11 \| 64_detoksikuojantis_atpalaiduojantis_dezinfekuojanti_galvojome \|
	\| 65 \| зафиксировали - сработала - специализирующии - соотечественникам - кардиологии \| 11 \| 65_зафиксировали_сработала_специализирующии_соотечественникам \|

	</details>

	## Training hyperparameters

	* calculate_probabilities: False
	* 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: 1.23.5
	* HDBSCAN: 0.8.38.post1
	* UMAP: 0.5.6
	* Pandas: 2.2.2
	* Scikit-Learn: 1.5.1
	* Sentence-transformers: 3.0.1
	* Transformers: 4.44.2
	* Numba: 0.60.0
	* Plotly: 5.24.0
	* Python: 3.10.12


	---
	tags:
	- bertopic
	library_name: bertopic
	pipeline_tag: text-classification
	---

	# BERTopic_vakcinudiskusijos

	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("sdantonio/BERTopic_vakcinudiskusijos")

	topic_model.get_topic_info()
	```

	## Topic overview

	* Number of topics: 67
	* Number of training documents: 16285

	<details>
	<summary>Click here for an overview of all topics.</summary>

	\| Topic ID \| Topic Keywords \| Topic Frequency \| Label \|
	\|----------\|----------------\|-----------------\|-------\|
	\| -1 \| информациеи - людеи - pfizer - вакцины - telegram \| 11 \| -1_информациеи_людеи_pfizer_вакцины \|
	\| 0 \| vyriausybe - pries - vakcinos - pfizer - vakcinacijos \| 1603 \| 0_vyriausybe_pries_vakcinos_pfizer \|
	\| 1 \| pries - kazkas - zmogus - zmoniu - buti \| 9007 \| 1_pries_kazkas_zmogus_zmoniu \|
	\| 2 \| vyriausybe - pries - vakcinos - pfizer - lietuvos \| 1861 \| 2_vyriausybe_pries_vakcinos_pfizer \|
	\| 3 \| vyriausybe - pries - vakcinos - pfizer - daz \| 652 \| 3_vyriausybe_pries_vakcinos_pfizer \|
	\| 4 \| sausra - ivaziuotu - susikisk - malafuni - pasalintas \| 549 \| 4_sausra_ivaziuotu_susikisk_malafuni \|
	\| 5 \| испанским - мультфильма - бактерии - смертельным - смертельныи \| 117 \| 5_испанским_мультфильма_бактерии_смертельным \|
	\| 6 \| информациеи - людеи - которыи - пандемии - вакцины \| 114 \| 6_информациеи_людеи_которыи_пандемии \|
	\| 7 \| awakenedspecies - doctors - checked - africans - antennas \| 111 \| 7_awakenedspecies_doctors_checked_africans \|
	\| 8 \| fetal - vaccination - vaccines - vaccinated - vaccine \| 107 \| 8_fetal_vaccination_vaccines_vaccinated \|
	\| 9 \| израиля - информациеи - людеи - республики - пилотов \| 105 \| 9_израиля_информациеи_людеи_республики \|
	\| 10 \| лондоне - нехватки - нагоняют - китаи - сатанистов \| 100 \| 10_лондоне_нехватки_нагоняют_китаи \|
	\| 11 \| информациеи - вакцинацию - присягои - внезапные - людеи \| 85 \| 11_информациеи_вакцинацию_присягои_внезапные \|
	\| 12 \| верховнои - великобритании - униформу - вакцинацию - китаи \| 82 \| 12_верховнои_великобритании_униформу_вакцинацию \|
	\| 13 \| thelastforus2034 - самоорганизовываться - биодобавок - сломлены - срочное \| 80 \| 13_thelastforus2034_самоорганизовываться_биодобавок_сломлены \|
	\| 14 \| sgtnewsnetwork - sergeantroberthorton - actors - france - booster \| 79 \| 14_sgtnewsnetwork_sergeantroberthorton_actors_france \|
	\| 15 \| перезагрузка - протестующим - откладывает - отдыхать - биометрия \| 77 \| 15_перезагрузка_протестующим_откладывает_отдыхать \|
	\| 16 \| unvaccinated - pfizer - injection - vigilantfox - vaccination \| 76 \| 16_unvaccinated_pfizer_injection_vigilantfox \|
	\| 17 \| cells - unknown - unvaccinated - pfizer - immunity \| 73 \| 17_cells_unknown_unvaccinated_pfizer \|
	\| 18 \| зафиксировали - роспотребназдор - запланированным - коронавируса - китаи \| 70 \| 18_зафиксировали_роспотребназдор_запланированным_коронавируса \|
	\| 19 \| грядущии - коронавируса - сербии - людеи - супруга \| 67 \| 19_грядущии_коронавируса_сербии_людеи \|
	\| 20 \| tyranny - ceo - graphene - vaccination - government \| 64 \| 20_tyranny_ceo_graphene_vaccination \|
	\| 21 \| trannys - gelbeja - durdomas - jai - turin \| 61 \| 21_trannys_gelbeja_durdomas_jai \|
	\| 22 \| doctors - recorded - shots - deaths - effectiveness \| 59 \| 22_doctors_recorded_shots_deaths \|
	\| 23 \| европеи - продвигать - великобритании - первыи - китаи \| 55 \| 23_европеи_продвигать_великобритании_первыи \|
	\| 24 \| upcoming - modified - targeted - tedros - injection \| 55 \| 24_upcoming_modified_targeted_tedros \|
	\| 25 \| вирусологии - людеи - вирусов - вируса - германии \| 53 \| 25_вирусологии_людеи_вирусов_вируса \|
	\| 26 \| flying - advised - victims - nigerian - fears \| 48 \| 26_flying_advised_victims_nigerian \|
	\| 27 \| сканируи - информациеи - telegram - nastikagroup - поделитесь \| 48 \| 27_сканируи_информациеи_telegram_nastikagroup \|
	\| 28 \| противокоронавируснои - любопытное - испанским - испанском - евродепутата \| 47 \| 28_противокоронавируснои_любопытное_испанским_испанском \|
	\| 29 \| людеи - вируса - которыи - белка - белок \| 47 \| 29_людеи_вируса_которыи_белка \|
	\| 30 \| вакцинами - iskur - kanopas - beisbolo - padvesia \| 45 \| 30_вакцинами_iskur_kanopas_beisbolo \|
	\| 31 \| начертание - телеграме - коронавируса - огромным - людеи \| 45 \| 31_начертание_телеграме_коронавируса_огромным \|
	\| 32 \| ecuadorians - rediscovers - newsstands - citizens - parliament \| 35 \| 32_ecuadorians_rediscovers_newsstands_citizens \|
	\| 33 \| интраназально - поменялось - сфабрикованы - подписываи - идентификатора \| 33 \| 33_интраназально_поменялось_сфабрикованы_подписываи \|
	\| 34 \| джугашвили - бессимптомных - массивные - женщину - декабрь \| 30 \| 34_джугашвили_бессимптомных_массивные_женщину \|
	\| 35 \| swine - rationale - strictly - unvaccinated - genocide \| 29 \| 35_swine_rationale_strictly_unvaccinated \|
	\| 36 \| утопающих - иммунная - смертельныи - миокардит - консультант \| 27 \| 36_утопающих_иммунная_смертельныи_миокардит \|
	\| 37 \| awakened_life_chat - чипизация - химтреи - информациеи - упокои \| 27 \| 37_awakened_life_chat_чипизация_химтреи_информациеи \|
	\| 38 \| q_anon_donaldtrump - johnmcafee - answers - sgtnewsnetwork - loopholes \| 25 \| 38_q_anon_donaldtrump_johnmcafee_answers_sgtnewsnetwork \|
	\| 39 \| постыдная - новокузнецка - exercises - капиталистические - петербург \| 24 \| 39_постыдная_новокузнецка_exercises_капиталистические \|
	\| 40 \| collapses - physicians - speaks - shares - blows \| 23 \| 40_collapses_physicians_speaks_shares \|
	\| 41 \| выходе - свободные - camps - совпадение - печать \| 23 \| 41_выходе_свободные_camps_совпадение \|
	\| 42 \| gaila - italija - baisu - spgaudine - man \| 22 \| 42_gaila_italija_baisu_spgaudine \|
	\| 43 \| modificado - madrid - inventadaz - lograra - madres \| 20 \| 43_modificado_madrid_inventadaz_lograra \|
	\| 44 \| lebensmitteln - lebensmittelversorgung - impfverweigerung - giftspritze - massenmedien \| 20 \| 44_lebensmitteln_lebensmittelversorgung_impfverweigerung_giftspritze \|
	\| 45 \| pfizer - telegram - scrubbed - displayed - violated \| 19 \| 45_pfizer_telegram_scrubbed_displayed \|
	\| 46 \| уменьшаем - госпитализации - hospitalizations - diseases - ладно \| 18 \| 46_уменьшаем_госпитализации_hospitalizations_diseases \|
	\| 47 \| первоочередное - рабочеи - китаи - мероприятии - управляет \| 15 \| 47_первоочередное_рабочеи_китаи_мероприятии \|
	\| 48 \| synthetic - cameras - shots - booster - johnson \| 15 \| 48_synthetic_cameras_shots_booster \|
	\| 49 \| информациеи - nastikagroup - telegram - жижи - поделитесь \| 15 \| 49_информациеи_nastikagroup_telegram_жижи \|
	\| 50 \| nuosmukis - uzpildantys - nezinomai - sugebejimo - paklausykit \| 15 \| 50_nuosmukis_uzpildantys_nezinomai_sugebejimo \|
	\| 51 \| сжатыи - шмурдяка - микробиолог - определенно - использовали \| 15 \| 51_сжатыи_шмурдяка_микробиолог_определенно \|
	\| 52 \| myocarditis - feelings - israeli - digested - unvaxxed \| 15 \| 52_myocarditis_feelings_israeli_digested \|
	\| 53 \| stainless - citizens - graphene - vans - ivermectin \| 15 \| 53_stainless_citizens_graphene_vans \|
	\| 54 \| entscheidung - schwarze - breasts - impfungen - paul \| 14 \| 54_entscheidung_schwarze_breasts_impfungen \|
	\| 55 \| q17_awakening - ezra_cohen - mothers - uniiiiiite - statistics \| 14 \| 55_q17_awakening_ezra_cohen_mothers_uniiiiiite \|
	\| 56 \| rescue - ukraine - microscopy - nanonetwork - bulgaria \| 14 \| 56_rescue_ukraine_microscopy_nanonetwork \|
	\| 57 \| shameful - infringement - doxxing - blocked - collectivism \| 13 \| 57_shameful_infringement_doxxing_blocked \|
	\| 58 \| childcovidvaccineinjuriesuk - myocarditis - doctors - deaths - shots \| 13 \| 58_childcovidvaccineinjuriesuk_myocarditis_doctors_deaths \|
	\| 59 \| we_the_people_us - followsthewhiterabbit - doctors - gitmotvchannel - ukraine \| 13 \| 59_we_the_people_us_followsthewhiterabbit_doctors_gitmotvchannel \|
	\| 60 \| covid19vaccinevictims - blowinmind_info - kanekoathegreat - governments - drdavidmartin \| 13 \| 60_covid19vaccinevictims_blowinmind_info_kanekoathegreat_governments \|
	\| 61 \| predictiveprogramming - drdavidmartin - swine - suppressed - aerosols \| 13 \| 61_predictiveprogramming_drdavidmartin_swine_suppressed \|
	\| 62 \| realamerican_agents - adams - turns - stickers - pairing \| 12 \| 62_realamerican_agents_adams_turns_stickers \|
	\| 63 \| disappoints - pallets - eloquently - mysterious - deaths \| 11 \| 63_disappoints_pallets_eloquently_mysterious \|
	\| 64 \| detoksikuojantis - atpalaiduojantis - dezinfekuojanti - galvojome - modifikacijai \| 11 \| 64_detoksikuojantis_atpalaiduojantis_dezinfekuojanti_galvojome \|
	\| 65 \| зафиксировали - сработала - специализирующии - соотечественникам - кардиологии \| 11 \| 65_зафиксировали_сработала_специализирующии_соотечественникам \|

	</details>

	## Training hyperparameters

	* calculate_probabilities: False
	* 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: 1.23.5
	* HDBSCAN: 0.8.38.post1
	* UMAP: 0.5.6
	* Pandas: 2.2.2
	* Scikit-Learn: 1.5.1
	* Sentence-transformers: 3.0.1
	* Transformers: 4.44.2
	* Numba: 0.60.0
	* Plotly: 5.24.0
	* Python: 3.10.12