MARTINI_enrich_BERTopic_HassasGoruntuler

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_HassasGoruntuler")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

Number of topics: 8
Number of training documents: 1199

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	turkiye - ankara - izmir - saldırdı - kadın	44	-1_turkiye_ankara_izmir_saldırdı
0	agırlastırılmıs - diyarbakır - sanlıurfa - cezasına - uyusturucu	531	0_agırlastırılmıs_diyarbakır_sanlıurfa_cezasına
1	istanbul - sıgınmacı - kanalımıza - catısmada - bagcılar	179	1_istanbul_sıgınmacı_kanalımıza_catısmada
2	bıcakladı - tiktok - sosyal - mesajları - hassasgoruntuler	152	2_bıcakladı_tiktok_sosyal_mesajları
3	israilin - kanalımızı - hizbullah - bombardımanı - azerbaycan	104	3_israilin_kanalımızı_hizbullah_bombardımanı
4	yolcunun - taksici - trafik - carptıgı - sakarya	73	4_yolcunun_taksici_trafik_carptıgı
5	karsısında - adamın - arabasına - silahı - acı	70	5_karsısında_adamın_arabasına_silahı
6	reklamları - cıkabilirsiniz - yorumlar - telegramın - atacagım	46	6_reklamları_cıkabilirsiniz_yorumlar_telegramın

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