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AIDA-UPM
/
MARTINI_enrich_BERTopic_covid

Text Classification
BERTopic
Model card Files Community
AngelPanizo commited on
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519a078
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1 Parent(s): 00f8666

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  1. README.md +81 -0
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+
2
+ ---
3
+ tags:
4
+ - bertopic
5
+ library_name: bertopic
6
+ pipeline_tag: text-classification
7
+ ---
8
+
9
+ # MARTINI_enrich_BERTopic_covid
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("AIDA-UPM/MARTINI_enrich_BERTopic_covid")
27
+
28
+ topic_model.get_topic_info()
29
+ ```
30
+
31
+ ## Topic overview
32
+
33
+ * Number of topics: 12
34
+ * Number of training documents: 1269
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 | fauci - vaccinated - injections - monkeypox - misinformation | 21 | -1_fauci_vaccinated_injections_monkeypox |
42
+ | 0 | vaccinated - deaths - pfizer - lancet - pericarditis | 676 | 0_vaccinated_deaths_pfizer_lancet |
43
+ | 1 | omicron - booster - antibodies - shots - harvard | 135 | 1_omicron_booster_antibodies_shots |
44
+ | 2 | fauci - coronaviruses - darpa - funded - origins | 78 | 2_fauci_coronaviruses_darpa_funded |
45
+ | 3 | pandemic - gates - bannon - misinformation - klaus | 66 | 3_pandemic_gates_bannon_misinformation |
46
+ | 4 | vaccinate - mrna - microbiologist - plasmid - bhakdi | 61 | 4_vaccinate_mrna_microbiologist_plasmid |
47
+ | 5 | pfizer - whistleblower - davos - lawsuits - stephane | 55 | 5_pfizer_whistleblower_davos_lawsuits |
48
+ | 6 | quarantine - china - shenzhen - passport - red | 48 | 6_quarantine_china_shenzhen_passport |
49
+ | 7 | nattokinase - pfizer - bromelain - bleeding - exosomes | 39 | 7_nattokinase_pfizer_bromelain_bleeding |
50
+ | 8 | ivermectin - remdesivir - hydroxychloroquine - penicillin - medications | 37 | 8_ivermectin_remdesivir_hydroxychloroquine_penicillin |
51
+ | 9 | strokes - encephalitis - neurologists - aphasia - astrazeneca | 31 | 9_strokes_encephalitis_neurologists_aphasia |
52
+ | 10 | australia - unjabbed - djokovic - banned - andrews | 22 | 10_australia_unjabbed_djokovic_banned |
53
+
54
+ </details>
55
+
56
+ ## Training hyperparameters
57
+
58
+ * calculate_probabilities: True
59
+ * language: None
60
+ * low_memory: False
61
+ * min_topic_size: 10
62
+ * n_gram_range: (1, 1)
63
+ * nr_topics: None
64
+ * seed_topic_list: None
65
+ * top_n_words: 10
66
+ * verbose: False
67
+ * zeroshot_min_similarity: 0.7
68
+ * zeroshot_topic_list: None
69
+
70
+ ## Framework versions
71
+
72
+ * Numpy: 1.26.4
73
+ * HDBSCAN: 0.8.40
74
+ * UMAP: 0.5.7
75
+ * Pandas: 2.2.3
76
+ * Scikit-Learn: 1.5.2
77
+ * Sentence-transformers: 3.3.1
78
+ * Transformers: 4.46.3
79
+ * Numba: 0.60.0
80
+ * Plotly: 5.24.1
81
+ * Python: 3.10.12
config.json ADDED
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3
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4
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5
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6
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7
+ 1,
8
+ 1
9
+ ],
10
+ "nr_topics": null,
11
+ "seed_topic_list": null,
12
+ "top_n_words": 10,
13
+ "verbose": false,
14
+ "zeroshot_min_similarity": 0.7,
15
+ "zeroshot_topic_list": null
16
+ }
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+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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+ size 215952
ctfidf_config.json ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
topic_embeddings.safetensors ADDED
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+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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+ oid sha256:40e0198a0e67b65912885b84f59abd6300fe979b1941fa3c024f2efe359eace3
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+ size 49240
topics.json ADDED
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1
+ {
2
+ "topic_representations": {
3
+ "-1": [
4
+ [
5
+ "fauci",
6
+ 0.585407555103302
7
+ ],
8
+ [
9
+ "vaccinated",
10
+ 0.5716745853424072
11
+ ],
12
+ [
13
+ "injections",
14
+ 0.5051481127738953
15
+ ],
16
+ [
17
+ "monkeypox",
18
+ 0.4808809161186218
19
+ ],
20
+ [
21
+ "misinformation",
22
+ 0.48075172305107117
23
+ ]
24
+ ],
25
+ "0": [
26
+ [
27
+ "vaccinated",
28
+ 0.5424426794052124
29
+ ],
30
+ [
31
+ "deaths",
32
+ 0.5349701642990112
33
+ ],
34
+ [
35
+ "pfizer",
36
+ 0.5166677236557007
37
+ ],
38
+ [
39
+ "lancet",
40
+ 0.4907660484313965
41
+ ],
42
+ [
43
+ "pericarditis",
44
+ 0.4228737950325012
45
+ ]
46
+ ],
47
+ "1": [
48
+ [
49
+ "omicron",
50
+ 0.4946010410785675
51
+ ],
52
+ [
53
+ "booster",
54
+ 0.4859467148780823
55
+ ],
56
+ [
57
+ "antibodies",
58
+ 0.4266549348831177
59
+ ],
60
+ [
61
+ "shots",
62
+ 0.4244358539581299
63
+ ],
64
+ [
65
+ "harvard",
66
+ 0.42267757654190063
67
+ ]
68
+ ],
69
+ "2": [
70
+ [
71
+ "fauci",
72
+ 0.6363193392753601
73
+ ],
74
+ [
75
+ "coronaviruses",
76
+ 0.532706081867218
77
+ ],
78
+ [
79
+ "darpa",
80
+ 0.485720157623291
81
+ ],
82
+ [
83
+ "funded",
84
+ 0.4471830427646637
85
+ ],
86
+ [
87
+ "origins",
88
+ 0.4324881434440613
89
+ ]
90
+ ],
91
+ "3": [
92
+ [
93
+ "pandemic",
94
+ 0.5601539015769958
95
+ ],
96
+ [
97
+ "gates",
98
+ 0.5181478261947632
99
+ ],
100
+ [
101
+ "bannon",
102
+ 0.48895013332366943
103
+ ],
104
+ [
105
+ "misinformation",
106
+ 0.4756442606449127
107
+ ],
108
+ [
109
+ "klaus",
110
+ 0.43074148893356323
111
+ ]
112
+ ],
113
+ "4": [
114
+ [
115
+ "vaccinate",
116
+ 0.5474810600280762
117
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118
+ [
119
+ "mrna",
120
+ 0.4761890172958374
121
+ ],
122
+ [
123
+ "microbiologist",
124
+ 0.4615206718444824
125
+ ],
126
+ [
127
+ "plasmid",
128
+ 0.4606698155403137
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+ ],
130
+ [
131
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132
+ 0.4042366147041321
133
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134
+ ],
135
+ "5": [
136
+ [
137
+ "pfizer",
138
+ 0.6299325823783875
139
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140
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141
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142
+ 0.5205521583557129
143
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144
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145
+ "davos",
146
+ 0.48922398686408997
147
+ ],
148
+ [
149
+ "lawsuits",
150
+ 0.45047757029533386
151
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152
+ [
153
+ "stephane",
154
+ 0.4369393587112427
155
+ ]
156
+ ],
157
+ "6": [
158
+ [
159
+ "quarantine",
160
+ 0.6181585788726807
161
+ ],
162
+ [
163
+ "china",
164
+ 0.5879745483398438
165
+ ],
166
+ [
167
+ "shenzhen",
168
+ 0.5356345772743225
169
+ ],
170
+ [
171
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