MARTINI_enrich_BERTopic_Turk_Lobisi

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_Turk_Lobisi")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

Number of topics: 7
Number of training documents: 915

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	bakanı - cumhurbaskanı - erdogan - devlet - kanalımızda	21	-1_bakanı_cumhurbaskanı_erdogan_devlet
0	yasadıgı - kızı - sanlıurfa - kanalımıza - denizli	521	0_yasadıgı_kızı_sanlıurfa_kanalımıza
1	sıgınmacılar - kanalımızı - izmir - gideceksiniz - dunyanın	102	1_sıgınmacılar_kanalımızı_izmir_gideceksiniz
2	cumhuriyet - eskisehir - karamahmutoglu - partisi - bassavcılıgı	88	2_cumhuriyet_eskisehir_karamahmutoglu_partisi
3	ilahiyatcı - cumhuriyet - mehmed - dusmanlıgın - aksaray	63	3_ilahiyatcı_cumhuriyet_mehmed_dusmanlıgın
4	israilogullarına - muslumanlar - hamas - yahudiler - netanyahu	62	4_israilogullarına_muslumanlar_hamas_yahudiler
5	saglayamamaları - uygulamasında - mulakatsız100binogretmen - instagram - hashtagi	58	5_saglayamamaları_uygulamasında_mulakatsız100binogretmen_instagram

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