bertopic text-classification region:us
---
library_name: bertopic
pipeline_tag: text-classification
tags:
- bertopic
---

# MARTINI_enrich_BERTopic_ulusaleksen

This is a [BERTopic](https://github.com/MaartenGr/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_ulusaleksen")

topic_model.get_topic_info()
```

## Topic overview

* Number of topics: 17
* Number of training documents: 2554

<details>
  <summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
  
  | Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label | 
|----------|----------------|-----------------|-------| 
| -1 | kılıcdaroglu - bakanı - erdogan - istanbul - imamoglu | 20 | -1_kılıcdaroglu_bakanı_erdogan_istanbul | 
| 0 | maskesiz - enfeksiyonları - maskeyi - yası - viransehir | 1577 | 0_maskesiz_enfeksiyonları_maskeyi_yası | 
| 1 | bankası - turkiye - fiyatları - lirası - yılın | 104 | 1_bankası_turkiye_fiyatları_lirası | 
| 2 | doktorlar - sirketlerinin - folik - kemoterapi - yapılamaz | 104 | 2_doktorlar_sirketlerinin_folik_kemoterapi | 
| 3 | transhumanizmin - insanlıgın - filmleri - vizyonu - teknolojik | 98 | 3_transhumanizmin_insanlıgın_filmleri_vizyonu | 
| 4 | anlamsız - biliyorsunuz - hayatında - sakallı - merhametli | 94 | 4_anlamsız_biliyorsunuz_hayatında_sakallı | 
| 5 | koronavirusten - kovid - pandemi - remdesivir - asısız | 84 | 5_koronavirusten_kovid_pandemi_remdesivir | 
| 6 | buyuksehir - cumhurbaskanlıgı - sarayların - belediyesi - pazarlık | 77 | 6_buyuksehir_cumhurbaskanlıgı_sarayların_belediyesi | 
| 7 | viruslerin - covid - coronagercegi - calısıyorlar - sars | 71 | 7_viruslerin_covid_coronagercegi_calısıyorlar | 
| 8 | pfizer - bilimcilerin - mrna - asısının - genetigimizi | 61 | 8_pfizer_bilimcilerin_mrna_asısının | 
| 9 | pcr - testleri - pandemi - 5gvirusnews - olabilirler | 54 | 9_pcr_testleri_pandemi_5gvirusnews | 
| 10 | ergenekoncuların - hizbullah - teroristler - kayseri - kaptanı | 48 | 10_ergenekoncuların_hizbullah_teroristler_kayseri | 
| 11 | hayvanların - sokaklardan - cocuklar - kopeklerinin - kızı | 41 | 11_hayvanların_sokaklardan_cocuklar_kopeklerinin | 
| 12 | islamcılar - allahın - fatiha - hakim - murat | 40 | 12_islamcılar_allahın_fatiha_hakim | 
| 13 | numaralı - diyarbakır - sanlıurfa - imzalatıldı - karaosmanoglu | 29 | 13_numaralı_diyarbakır_sanlıurfa_imzalatıldı | 
| 14 | bakanı - cumhuriyet - serkan - ifsaları - taskesenlioglu | 29 | 14_bakanı_cumhuriyet_serkan_ifsaları | 
| 15 | uyandırmamız - taraftarıyım - kararımızı - partisi - destekliyor | 23 | 15_uyandırmamız_taraftarıyım_kararımızı_partisi |
  
</details>

## 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
