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