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KingKazma
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xsum_6789_3000_1500_train

Text Classification
BERTopic
Model card Files Community
KingKazma commited on
Commit
7df5e36
•
1 Parent(s): a840737

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  1. README.md +83 -0
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1
+
2
+ ---
3
+ tags:
4
+ - bertopic
5
+ library_name: bertopic
6
+ pipeline_tag: text-classification
7
+ ---
8
+
9
+ # xsum_6789_3000_1500_train
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_6789_3000_1500_train")
27
+
28
+ topic_model.get_topic_info()
29
+ ```
30
+
31
+ ## Topic overview
32
+
33
+ * Number of topics: 16
34
+ * Number of training documents: 3000
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 | league - club - game - win - player | 5 | -1_league_club_game_win |
42
+ | 0 | said - mr - would - people - year | 382 | 0_said_mr_would_people |
43
+ | 1 | sport - medal - gold - team - olympic | 2143 | 1_sport_medal_gold_team |
44
+ | 2 | cricket - wicket - test - england - match | 72 | 2_cricket_wicket_test_england |
45
+ | 3 | arsenal - league - liverpool - chelsea - kick | 56 | 3_arsenal_league_liverpool_chelsea |
46
+ | 4 | world - open - round - mcilroy - golf | 55 | 4_world_open_round_mcilroy |
47
+ | 5 | foul - town - half - kick - win | 52 | 5_foul_town_half_kick |
48
+ | 6 | season - club - dedicated - transfer - appearance | 46 | 6_season_club_dedicated_transfer |
49
+ | 7 | celtic - game - aberdeen - rangers - player | 42 | 7_celtic_game_aberdeen_rangers |
50
+ | 8 | madrid - atltico - win - real - barcelona | 36 | 8_madrid_atltico_win_real |
51
+ | 9 | race - hamilton - team - prix - grand | 26 | 9_race_hamilton_team_prix |
52
+ | 10 | rugby - wales - game - coach - england | 22 | 10_rugby_wales_game_coach |
53
+ | 11 | fight - champion - boxing - amateur - world | 19 | 11_fight_champion_boxing_amateur |
54
+ | 12 | yn - wedi - ei - ar - bod | 17 | 12_yn_wedi_ei_ar |
55
+ | 13 | fan - club - bet - stadium - standing | 14 | 13_fan_club_bet_stadium |
56
+ | 14 | connacht - ronaldson - blade - penalty - ulster | 13 | 14_connacht_ronaldson_blade_penalty |
57
+
58
+ </details>
59
+
60
+ ## Training hyperparameters
61
+
62
+ * calculate_probabilities: True
63
+ * language: english
64
+ * low_memory: False
65
+ * min_topic_size: 10
66
+ * n_gram_range: (1, 1)
67
+ * nr_topics: None
68
+ * seed_topic_list: None
69
+ * top_n_words: 10
70
+ * verbose: False
71
+
72
+ ## Framework versions
73
+
74
+ * Numpy: 1.22.4
75
+ * HDBSCAN: 0.8.33
76
+ * UMAP: 0.5.3
77
+ * Pandas: 1.5.3
78
+ * Scikit-Learn: 1.2.2
79
+ * Sentence-transformers: 2.2.2
80
+ * Transformers: 4.31.0
81
+ * Numba: 0.57.1
82
+ * Plotly: 5.13.1
83
+ * 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 sha256:21697f9ab8eb2b5b02476aee96f2929a84612ddeb301eb7a10e17be367e0d57b
3
+ size 24664
topics.json ADDED
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