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KingKazma
/
xsum_108_3000_1500_validation

Text Classification
BERTopic
Model card Files Community
KingKazma commited on
Commit
5e4ac35
•
1 Parent(s): fad0f5a

Add BERTopic model

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Files changed (4) hide show
  1. README.md +70 -0
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1
+
2
+ ---
3
+ tags:
4
+ - bertopic
5
+ library_name: bertopic
6
+ pipeline_tag: text-classification
7
+ ---
8
+
9
+ # xsum_108_3000_1500_validation
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("KingKazma/xsum_108_3000_1500_validation")
27
+
28
+ topic_model.get_topic_info()
29
+ ```
30
+
31
+ ## Topic overview
32
+
33
+ * Number of topics: 3
34
+ * Number of training documents: 1500
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 | yn - ar - yr - mae - wedi | 408 | -1_yn_ar_yr_mae |
42
+ | 0 | said - mr - would - people - also | 9 | 0_said_mr_would_people |
43
+ | 1 | win - game - said - player - team | 1083 | 1_win_game_said_player |
44
+
45
+ </details>
46
+
47
+ ## Training hyperparameters
48
+
49
+ * calculate_probabilities: True
50
+ * language: english
51
+ * low_memory: False
52
+ * min_topic_size: 10
53
+ * n_gram_range: (1, 1)
54
+ * nr_topics: None
55
+ * seed_topic_list: None
56
+ * top_n_words: 10
57
+ * verbose: False
58
+
59
+ ## Framework versions
60
+
61
+ * Numpy: 1.22.4
62
+ * HDBSCAN: 0.8.33
63
+ * UMAP: 0.5.3
64
+ * Pandas: 1.5.3
65
+ * Scikit-Learn: 1.2.2
66
+ * Sentence-transformers: 2.2.2
67
+ * Transformers: 4.31.0
68
+ * Numba: 0.57.1
69
+ * Plotly: 5.13.1
70
+ * Python: 3.10.12
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,15 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "calculate_probabilities": true,
3
+ "language": "english",
4
+ "low_memory": false,
5
+ "min_topic_size": 10,
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
+ "embedding_model": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
15
+ }
topic_embeddings.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:be2c4c7999a81324eff4aa721a265c0a747a4f0f1c4320fbe61652f2bd147dec
3
+ size 4696
topics.json ADDED
@@ -0,0 +1,1662 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "topic_representations": {
3
+ "-1": [
4
+ [
5
+ "yn",
6
+ 0.393526199348898
7
+ ],
8
+ [
9
+ "ar",
10
+ 0.16591609360706944
11
+ ],
12
+ [
13
+ "yr",
14
+ 0.14906220104822823
15
+ ],
16
+ [
17
+ "mae",
18
+ 0.10661932110089513
19
+ ],
20
+ [
21
+ "wedi",
22
+ 0.1021222444875259
23
+ ],
24
+ [
25
+ "ei",
26
+ 0.09759544003108436
27
+ ],
28
+ [
29
+ "ac",
30
+ 0.0924588379241852
31
+ ],
32
+ [
33
+ "fod",
34
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35
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37
+ "gan",
38
+ 0.0838200909798679
39
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40
+ [
41
+ "syn",
42
+ 0.0838200909798679
43
+ ]
44
+ ],
45
+ "0": [
46
+ [
47
+ "said",
48
+ 0.05232906999353927
49
+ ],
50
+ [
51
+ "mr",
52
+ 0.026231692161564315
53
+ ],
54
+ [
55
+ "would",
56
+ 0.02180615418886702
57
+ ],
58
+ [
59
+ "people",
60
+ 0.02104762569904753
61
+ ],
62
+ [
63
+ "also",
64
+ 0.018830564773090027
65
+ ],
66
+ [
67
+ "year",
68
+ 0.018437463418723116
69
+ ],
70
+ [
71
+ "one",
72
+ 0.017077631000639096
73
+ ],
74
+ [
75
+ "government",
76
+ 0.01451195516830843
77
+ ],
78
+ [
79
+ "say",
80
+ 0.01416108651005731
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82
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84
+ 0.013826976007757596
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86
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87
+ "1": [
88
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89
+ "win",
90
+ 0.027237762113598022
91
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92
+ [
93
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94
+ 0.026875889543794912
95
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96
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97
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98
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99
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100
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101
+ "player",
102
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105
+ "team",
106
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109
+ "club",
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+ "season",
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125
+ "one",
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127
+ ]
128
+ ]
129
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130
+ "topics": [
131
+ 0,
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+ 0,
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137
+ 0,
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+ 0,
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+ 0,
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