You can deploy this model and start earning money today!

AIDA-UPM/
MARTINI_enrich_BERTopic_ensondkhaberleri

Name: MARTINI_enrich_BERTopic_ensondkhaberleri
Availability: InStock

bertopic

text-classification

Views

No views yet

MARTINI_enrich_BERTopic_ensondkhaberleri

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:

python

from bertopic import BERTopic
topic_model = BERTopic.load("AIDA-UPM/MARTINI_enrich_BERTopic_ensondkhaberleri")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

Number of topics: 22
Number of training documents: 3270

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	mariupol - rusya - ukraynalı - basbakanı - kabul	21	-1_mariupol_rusya_ukraynalı_basbakanı
0	bırakıldı - diyarbakır - kızına - hırsızlar - kazasında	2180	0_bırakıldı_diyarbakır_kızına_hırsızlar
1	zelenskiy - lukasenko - ukraynalılara - belovezhskaya - korkutamazsınız	137	1_zelenskiy_lukasenko_ukraynalılara_belovezhskaya
2	irak - teroristleri - kuzeyindeki - operasyonuyla - pkk	132	2_irak_teroristleri_kuzeyindeki_operasyonuyla
3	kılıcdaroglu - alıskanlıgımız - mutabıkız - yapılandırılacak - parlamenter	105	3_kılıcdaroglu_alıskanlıgımız_mutabıkız_yapılandırılacak
4	fiyatları - basına - akaryakıt - yılın - korumalı	75	4_fiyatları_basına_akaryakıt_yılın
5	kharkiv - sofiyivska - bombardımanı - klitschko - karısını	74	5_kharkiv_sofiyivska_bombardımanı_klitschko
6	erdogan - ahmet - kazancımızı - kapanmıstır - durmayacaktır	55	6_erdogan_ahmet_kazancımızı_kapanmıstır
7	ukrayna - tankı - helikopterler - ekipmanları - 302	51	7_ukrayna_tankı_helikopterler_ekipmanları
8	putin - erdogan - rusya - larımızı - kılıcını	46	8_putin_erdogan_rusya_larımızı
9	ukrayna - medyası - zhytomyr - bayraktar - ulastırılmasının	45	9_ukrayna_medyası_zhytomyr_bayraktar
10	rusya - diplomatı - lavrov - cıkarılmayacak - diktatorluklere	42	10_rusya_diplomatı_lavrov_cıkarılmayacak
11	biden - putin - rusyanın - bankayı - nato	42	11_biden_putin_rusyanın_bankayı
12	sberbank - bankasının - moskova - ruble - kandırmaktadırlar	41	12_sberbank_bankasının_moskova_ruble
13	israili - muhafızlarını - hizbullah - cekilmeyecegiz - dunyası	37	13_israili_muhafızlarını_hizbullah_cekilmeyecegiz
14	stoltenberg - nato - turkiye - finlandiya - imkansızdır	32	14_stoltenberg_nato_turkiye_finlandiya
15	ukravtodor - rus - kurtarırsınız - gomduklerinde - ifsalandı	31	15_ukravtodor_rus_kurtarırsınız_gomduklerinde
16	tayvanlılar - konumlandıgını - nisanlarını - chunying - hazırlandıgının	28	16_tayvanlılar_konumlandıgını_nisanlarını_chunying
17	ukraine - estonyalıların - silahı - 600milyar - doların	25	17_ukraine_estonyalıların_silahı_600milyar
18	rus - helikopterini - pilotu - tugayının - havacılıgının	25	18_rus_helikopterini_pilotu_tugayının
19	gazprom - petrolunu - piyasasında - gazın - istikrarsızlasacaktır	24	19_gazprom_petrolunu_piyasasında_gazın
20	avukatı - sonlandırılsın - gaziantep - mumcuoglu - fincancı	22	20_avukatı_sonlandırılsın_gaziantep_mumcuoglu

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