You can deploy this model and start earning money today!

Trubnik1967/
HDBSCAN_45_8_ngram2

Name: HDBSCAN_45_8_ngram2
Availability: InStock

bertopic

text-classification

Views

No views yet

HDBSCAN_45_8_ngram2

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("Trubnik1967/HDBSCAN_45_8_ngram2")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

Number of topics: 9
Number of training documents: 29572

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	не не - не - 44444444444444444444444111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 - товаоа не - бееееий	363	-1_не не_не_44444444444444444444444111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111_товаоа не
0	не - продавец - деньга - прийти - товар	16	0_не_продавец_деньга_прийти
1	размер - не - маленький - качество - но	15551	1_размер_не_маленький_качество
2	не - ткань - нитка - шов - торчать	7174	2_не_ткань_нитка_шов
3	цвет - не - фото - заказывать - картинка	2892	3_цвет_не_фото_заказывать
4	качество - не - хороший - желать - желать хороший	1821	4_качество_не_хороший_желать
5	запах - не - стирка - ужасный - пахнуть	719	5_запах_не_стирка_ужасный
6	описание - соответствовать - не соответствовать - соответствовать описание - не	572	6_описание_соответствовать_не соответствовать_соответствовать описание
7	брак - прийти брак - прийти - не - место	464	7_брак_прийти брак_прийти_не

Training hyperparameters

calculate_probabilities: True
language: None
low_memory: False
min_topic_size: 100
n_gram_range: (1, 2)
nr_topics: 9
seed_topic_list: None
top_n_words: 10
verbose: True
zeroshot_min_similarity: None
zeroshot_topic_list: None

Framework versions

Numpy: 1.25.2
HDBSCAN: 0.8.33
UMAP: 0.5.5
Pandas: 1.5.3
Scikit-Learn: 1.2.2
Sentence-transformers: 2.6.0
Transformers: 4.39.1
Numba: 0.58.1
Plotly: 5.15.0
Python: 3.10.12