kmeans_6
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/kmeans_6")
topic_model.get_topic_info()
Topic overview
- Number of topics: 6
- Number of training documents: 29572
Click here for an overview of all topics.
Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label |
---|---|---|---|
0 | вернуть - деньга - товар - спор - продавец | 11587 | 0_вернуть_деньга_товар_спор |
1 | размер - платье - маленький - соответствовать - заказать | 9416 | 1_размер_платье_маленький_соответствовать |
2 | ткань - нитка - шов - торчать - качество | 5653 | 2_ткань_нитка_шов_торчать |
3 | цвет - качество - картинка - фото - соответствовать | 2401 | 3_цвет_качество_картинка_фото |
4 | прийти - товар - получить - заказ - посылка | 492 | 4_прийти_товар_получить_заказ |
5 | плохо - плохой - всё - маленький - | 23 | 5_плохо_плохой_всё_маленький |
Training hyperparameters
- calculate_probabilities: True
- language: None
- low_memory: False
- min_topic_size: 100
- n_gram_range: (1, 1)
- nr_topics: 15
- 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
- Downloads last month
- 4
Inference Providers
NEW
This model is not currently available via any of the supported Inference Providers.