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

# bertopic_beta

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("Alprocco/bertopic_beta")

topic_model.get_topic_info()
```

## Topic overview

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

<details>
  <summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
  
  | 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 |
  
</details>

## 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