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.