hdbscan_12

This is a 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:

from bertopic import BERTopic
topic_model = BERTopic.load("Trubnik1967/hdbscan_12")

topic_model.get_topic_info()

Topic overview

Number of topics: 12
Number of training documents: 29572

Click here for an overview of all topics.

Topic ID	Topic Keywords	Topic Frequency	Label
-1	пришо - поала - нежоидти - лдж - говнокачество	173	-1_пришо_поала_нежоидти_лдж
0	не - продавец - деньга - товар - вернуть	17	0_не_продавец_деньга_товар
1	размер - маленький - не - короткий - но	17584	1_размер_маленький_не_короткий
2	ужасный - качество - синтетик - не - тонкий	4944	2_ужасный_качество_синтетик_не
3	плохо - брак - не - шов - шапка	1240	3_плохо_брак_не_шов
4	цвет - не - чёрный - розовый - заказывать	1175	4_цвет_не_чёрный_розовый
5	описание - соответствовать - не - картинка - фото	1085	5_описание_соответствовать_не_картинка
6	костюм - нога - пижама - не - ткань	987	6_костюм_нога_пижама_не
7	запах - стирка - не - ужасный - качество	905	7_запах_стирка_не_ужасный
8	куртка - зима - тонкий - зимний - не	770	8_куртка_зима_тонкий_зимний
9	ветер - деньга - не - выбросить - носить	420	9_ветер_деньга_не_выбросить
10	полный - фигня - говно - ерунда - хрень	272	10_полный_фигня_говно_ерунда

Training hyperparameters

calculate_probabilities: True
language: None
low_memory: False
min_topic_size: 100
n_gram_range: (1, 1)
nr_topics: auto
seed_topic_list: None
top_n_words: 10
verbose: True
zeroshot_min_similarity: 0.7
zeroshot_topic_list: None

Framework versions

Numpy: 1.25.2
HDBSCAN: 0.8.33
UMAP: 0.5.5
Pandas: 1.5.3
Scikit-Learn: 1.2.2
Sentence-transformers: 2.5.1
Transformers: 4.38.2
Numba: 0.58.1
Plotly: 5.15.0
Python: 3.10.12