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AIDA-UPM/
MARTINI_enrich_BERTopic_Somosrealistas

Name: MARTINI_enrich_BERTopic_Somosrealistas
Availability: InStock

bertopic

text-classification

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MARTINI_enrich_BERTopic_Somosrealistas

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_Somosrealistas")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

Number of topics: 11
Number of training documents: 880

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	vacunados - efectos - pandemia - somosrealistas - cientificos	20	-1_vacunados_efectos_pandemia_somosrealistas
0	vacunadas - polio - explicaciones - efectos - hijos	518	0_vacunadas_polio_explicaciones_efectos
1	corona - pcr - diagnosticos - falsos - secuencias	73	1_corona_pcr_diagnosticos_falsos
2	vacunadas - abortos - pfizer - efectos - coagulacion	61	2_vacunadas_abortos_pfizer_efectos
3	inconsciencia - propagandistico - revolucion - manipulados - socialismo	56	3_inconsciencia_propagandistico_revolucion_manipulados
4	mentiras - corrupciones - guerrera - presentadoras - palabras	33	4_mentiras_corrupciones_guerrera_presentadoras
5	manifestacion - denunciaron - madrid - sabado - reporteros	28	5_manifestacion_denunciaron_madrid_sabado
6	pandemia - elitistas - gobierno - confinamientos - rebelarse	24	6_pandemia_elitistas_gobierno_confinamientos
7	negacionistas - seguimos - hospitales - prensa - ozonoterapia	24	7_negacionistas_seguimos_hospitales_prensa
8	mascarillas - contaminados - respiracion - docentes - desobediencia	22	8_mascarillas_contaminados_respiracion_docentes
9	vacunarse - constitucionales - obligatoria - discriminacion - europa	21	9_vacunarse_constitucionales_obligatoria_discriminacion

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