bertopic_beta

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("Alprocco/bertopic_beta")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

• Number of topics: 33
• Number of training documents: 552048

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	швейцарии - 00 - добрый - подскажите - спасибо	104	-1_швейцарии_00_добрый_подскажите
0	подскажите - добрый - спасибо - здравствуйте - доброго	262869	0_подскажите_добрый_спасибо_здравствуйте
1	нужен - купить - добрый - девочки - доброго	280586	1_нужен_купить_добрый_девочки
2	обратиться - сказали - стоит - делать - документы	1264	2_обратиться_сказали_стоит_делать
3	сайте - ch - адрес - информация - напишите	762	3_сайте_ch_адрес_информация
4	новый - сказали - месяца - дней - времени	596	4_новый_сказали_месяца_дней
5	деньги - вместе - писали - 100 - людей	583	5_деньги_вместе_писали_100
6	сайте - ch - купить - онлайн - смотрите	476	6_сайте_ch_купить_онлайн
7	купити - стоит - личку - привіт - знає	410	7_купити_стоит_личку_привіт
8	посмотрите - дешевле - купить - вариант - сайте	377	8_посмотрите_дешевле_купить_вариант
9	новый - 12 - франков - личку - привет	305	9_новый_12_франков_личку
10	интересно - купить - франков - пишите - 50	300	10_интересно_купить_франков_пишите
11	карту - нужна - онлайн - доброго - год	289	11_карту_нужна_онлайн_доброго
12	группе - чате - поводу - выше - типа	288	12_группе_чате_поводу_выше
13	дело - вопрос - жизни - дают - сожалению	271	13_дело_вопрос_жизни_дают
14	посмотреть - плюс - первый - купить - вечер	217	14_посмотреть_плюс_первый_купить
15	нужна - можливо - разные - доброго - думаю	189	15_нужна_можливо_разные_доброго
16	новый - дали - номер - делать - карту	183	16_новый_дали_номер_делать
17	месяца - купить - купити - покупать - фр	168	17_месяца_купить_купити_покупать
18	купити - купить - підкажіть - 00 - можливо	149	18_купити_купить_підкажіть_00
19	места - 00 - 18 - 10 - человека	144	19_места_00_18_10
20	внимание - видела - жизни - типа - знаю	142	20_внимание_видела_жизни_типа
21	карту - деньги - дней - бесплатно - типа	138	21_карту_деньги_дней_бесплатно
22	знать - разные - написано - смотрите - нашла	138	22_знать_разные_написано_смотрите
23	нужны - обязательно - швейцарии - 12 - года	136	23_нужны_обязательно_швейцарии_12
24	адрес - дешевле - стоит - сделать - искать	132	24_адрес_дешевле_стоит_сделать
25	номер - карту - деньги - приват - нужен	128	25_номер_карту_деньги_приват
26	людей - детей - помощь - насколько - дают	126	26_людей_детей_помощь_насколько
27	дешевле - купити - купить - посмотрите - вчера	125	27_дешевле_купити_купить_посмотрите
28	возле - кантон - адрес - найти - прошу	118	28_возле_кантон_адрес_найти
29	получить - типа - купить - подскажите - знает	114	29_получить_типа_купить_подскажите
30	времени - спасибо - - -	114	30_времени_спасибо__
31	кантон - месте - сожалению - говорят - написано	107	31_кантон_месте_сожалению_говорят

Training hyperparameters

• calculate_probabilities: True
• language: None
• low_memory: False
• min_topic_size: 10
• n_gram_range: (1, 1)
• nr_topics: auto
• seed_topic_list: None
• top_n_words: 10
• verbose: True

Framework versions

• Numpy: 1.21.5
• HDBSCAN: 0.8.33
• UMAP: 0.5.4
• Pandas: 1.2.5
• Scikit-Learn: 1.3.0
• Sentence-transformers: 2.2.2
• Transformers: 4.33.2
• Numba: 0.55.1
• Plotly: 5.9.0
• Python: 3.9.13