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

# MARTINI_enrich_BERTopic_hukukimucadele

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_hukukimucadele")

topic_model.get_topic_info()
```

## Topic overview

* Number of topics: 9
* Number of training documents: 948

<details>
  <summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
  
  | Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label | 
|----------|----------------|-----------------|-------| 
| -1 | osmanlı - konya - devletin - yıl - basladı | 25 | -1_osmanlı_konya_devletin_yıl | 
| 0 | hamas - netanyahu - basbakanı - silah - mucahitlerimiz | 523 | 0_hamas_netanyahu_basbakanı_silah | 
| 1 | kovid - vakfı - pfizer - doktorlar - bagısıklık | 142 | 1_kovid_vakfı_pfizer_doktorlar | 
| 2 | kılıctaroglu - erdogan - bakanlıktan - acıklamasının - sancak | 62 | 2_kılıctaroglu_erdogan_bakanlıktan_acıklamasının | 
| 3 | sahih - rasulullah - sallallahu - ramazan - merhumların | 53 | 3_sahih_rasulullah_sallallahu_ramazan | 
| 4 | bakanlıgın - karbon - erdogan - hayvanlar - sehirler | 51 | 4_bakanlıgın_karbon_erdogan_hayvanlar | 
| 5 | dokunulamaz - baslıklı - pcr - testi - hıfzıssıhha | 33 | 5_dokunulamaz_baslıklı_pcr_testi | 
| 6 | kahramanmaraslı - kacacakları - suriyelilerin - kayseri - adıyaman | 31 | 6_kahramanmaraslı_kacacakları_suriyelilerin_kayseri | 
| 7 | vereceksiniz - uyguladıgı - asılarını - kasınanlar - sosyal | 28 | 7_vereceksiniz_uyguladıgı_asılarını_kasınanlar |
  
</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
