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AIDA-UPM
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MARTINI_enrich_BERTopic_IntheboxWithJohnLawrence

Text Classification
BERTopic
Model card Files Community
AngelPanizo commited on
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0ff3ba4
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1 Parent(s): 7d2d913

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1
+
2
+ ---
3
+ tags:
4
+ - bertopic
5
+ library_name: bertopic
6
+ pipeline_tag: text-classification
7
+ ---
8
+
9
+ # MARTINI_enrich_BERTopic_IntheboxWithJohnLawrence
10
+
11
+ This is a [BERTopic](https://github.com/MaartenGr/BERTopic) model.
12
+ BERTopic is a flexible and modular topic modeling framework that allows for the generation of easily interpretable topics from large datasets.
13
+
14
+ ## Usage
15
+
16
+ To use this model, please install BERTopic:
17
+
18
+ ```
19
+ pip install -U bertopic
20
+ ```
21
+
22
+ You can use the model as follows:
23
+
24
+ ```python
25
+ from bertopic import BERTopic
26
+ topic_model = BERTopic.load("AIDA-UPM/MARTINI_enrich_BERTopic_IntheboxWithJohnLawrence")
27
+
28
+ topic_model.get_topic_info()
29
+ ```
30
+
31
+ ## Topic overview
32
+
33
+ * Number of topics: 16
34
+ * Number of training documents: 1618
35
+
36
+ <details>
37
+ <summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
38
+
39
+ | Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label |
40
+ |----------|----------------|-----------------|-------|
41
+ | -1 | protest - england - gangs - bnp - migrants | 21 | -1_protest_england_gangs_bnp |
42
+ | 0 | coronavirus - pfizer - vaccinated - muscaria - dna | 802 | 0_coronavirus_pfizer_vaccinated_muscaria |
43
+ | 1 | antiwhite - britain - supremacy - christianity - persecuted | 120 | 1_antiwhite_britain_supremacy_christianity |
44
+ | 2 | ukrainians - zelensky - russia - missiles - prigozhin | 118 | 2_ukrainians_zelensky_russia_missiles |
45
+ | 3 | alek - bbc - yerbury - youtube - winners | 61 | 3_alek_bbc_yerbury_youtube |
46
+ | 4 | refugees - reformuk - deported - rwanda - welcoming | 59 | 4_refugees_reformuk_deported_rwanda |
47
+ | 5 | oldham - assaults - victim - arrested - mugger | 59 | 5_oldham_assaults_victim_arrested |
48
+ | 6 | paedophiles - indoctrinated - transgender - instagram - fgm | 59 | 6_paedophiles_indoctrinated_transgender_instagram |
49
+ | 7 | illegals - border - arrived - boats - england | 55 | 7_illegals_border_arrived_boats |
50
+ | 8 | campaigning - oldham - nationalists - labour - ballot | 54 | 8_campaigning_oldham_nationalists_labour |
51
+ | 9 | refugees - housed - landlords - nhpuk - telford | 47 | 9_refugees_housed_landlords_nhpuk |
52
+ | 10 | rapist - assaulted - bradford - manchester - convicted | 40 | 10_rapist_assaulted_bradford_manchester |
53
+ | 11 | murdered - stabbing - batley - shahid - jail | 39 | 11_murdered_stabbing_batley_shahid |
54
+ | 12 | carmarthenshire - llanelli - hotel - stradey - patrioticalternative | 35 | 12_carmarthenshire_llanelli_hotel_stradey |
55
+ | 13 | annecy - burqa - stabbed - guerilla - islamabad | 27 | 13_annecy_burqa_stabbed_guerilla |
56
+ | 14 | nationalist - france - populists - parliament - ban | 22 | 14_nationalist_france_populists_parliament |
57
+
58
+ </details>
59
+
60
+ ## Training hyperparameters
61
+
62
+ * calculate_probabilities: True
63
+ * language: None
64
+ * low_memory: False
65
+ * min_topic_size: 10
66
+ * n_gram_range: (1, 1)
67
+ * nr_topics: None
68
+ * seed_topic_list: None
69
+ * top_n_words: 10
70
+ * verbose: False
71
+ * zeroshot_min_similarity: 0.7
72
+ * zeroshot_topic_list: None
73
+
74
+ ## Framework versions
75
+
76
+ * Numpy: 1.26.4
77
+ * HDBSCAN: 0.8.40
78
+ * UMAP: 0.5.7
79
+ * Pandas: 2.2.3
80
+ * Scikit-Learn: 1.5.2
81
+ * Sentence-transformers: 3.3.1
82
+ * Transformers: 4.46.3
83
+ * Numba: 0.60.0
84
+ * Plotly: 5.24.1
85
+ * Python: 3.10.12
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+ {
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3
+ "language": null,
4
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5
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6
+ "n_gram_range": [
7
+ 1,
8
+ 1
9
+ ],
10
+ "nr_topics": null,
11
+ "seed_topic_list": null,
12
+ "top_n_words": 10,
13
+ "verbose": false,
14
+ "zeroshot_min_similarity": 0.7,
15
+ "zeroshot_topic_list": null
16
+ }
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ctfidf_config.json ADDED
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topic_embeddings.safetensors ADDED
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1
+ {
2
+ "topic_representations": {
3
+ "-1": [
4
+ [
5
+ "protest",
6
+ 0.5216395854949951
7
+ ],
8
+ [
9
+ "england",
10
+ 0.5082308053970337
11
+ ],
12
+ [
13
+ "gangs",
14
+ 0.47417500615119934
15
+ ],
16
+ [
17
+ "bnp",
18
+ 0.47083574533462524
19
+ ],
20
+ [
21
+ "migrants",
22
+ 0.46088504791259766
23
+ ]
24
+ ],
25
+ "0": [
26
+ [
27
+ "coronavirus",
28
+ 0.5835018157958984
29
+ ],
30
+ [
31
+ "pfizer",
32
+ 0.5621126294136047
33
+ ],
34
+ [
35
+ "vaccinated",
36
+ 0.5297225713729858
37
+ ],
38
+ [
39
+ "muscaria",
40
+ 0.5243294835090637
41
+ ],
42
+ [
43
+ "dna",
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45
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46
+ ],
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+ "1": [
48
+ [
49
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50
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51
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52
+ [
53
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54
+ 0.5449459552764893
55
+ ],
56
+ [
57
+ "supremacy",
58
+ 0.5051681995391846
59
+ ],
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+ [
61
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62
+ 0.5010098814964294
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+ [
65
+ "persecuted",
66
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67
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+ ],
69
+ "2": [
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71
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75
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+ 0.5828300714492798
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81
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82
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83
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84
+ 0.4859544336795807
85
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87
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89
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91
+ "3": [
92
+ [
93
+ "alek",
94
+ 0.5479407906532288
95
+ ],
96
+ [
97
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98
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