---
tags:
- bertopic
library_name: bertopic
pipeline_tag: text-classification
---

# MARTINI_enrich_BERTopic_Bgytelegramm

This is a [BERTopic](https://github.com/MaartenGr/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:

```python
from bertopic import BERTopic
topic_model = BERTopic.load("AIDA-UPM/MARTINI_enrich_BERTopic_Bgytelegramm")

topic_model.get_topic_info()
```

## Topic overview

* Number of topics: 33
* Number of training documents: 4527

<details>
  <summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
  
  | Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label | 
|----------|----------------|-----------------|-------| 
| -1 | bakanı - erdogan - kılıcdaroglu - ataturk - istanbul | 20 | -1_bakanı_erdogan_kılıcdaroglu_ataturk | 
| 0 | adıyaman - sokak - kahramanmaras - apartmanı - adres | 2920 | 0_adıyaman_sokak_kahramanmaras_apartmanı | 
| 1 | hamas - erdogan - israillilerin - netanyahu - ayyıldız | 137 | 1_hamas_erdogan_israillilerin_netanyahu | 
| 2 | ortalıgı - alkisliyorsunuz - mecburiyetimiz - zamanınız - kadınlar | 133 | 2_ortalıgı_alkisliyorsunuz_mecburiyetimiz_zamanınız | 
| 3 | twitterı - acılacagını - facebook - kullanıcısının - tiktok | 118 | 3_twitterı_acılacagını_facebook_kullanıcısının | 
| 4 | galatasaray - belediyespor - kayserispor - takım - merkezlerimizden | 110 | 4_galatasaray_belediyespor_kayserispor_takım | 
| 5 | ukrayna - donetsk - mykolayovych - droneların - ucagımızı | 87 | 5_ukrayna_donetsk_mykolayovych_droneların | 
| 6 | cagırdı - kılıcdaroglu - chp - partiye - calısanlarına | 75 | 6_cagırdı_kılıcdaroglu_chp_partiye | 
| 7 | partisi - karamahmutoglu - gazetesindeki - cıkamazsınız - siyasetsiz | 75 | 7_partisi_karamahmutoglu_gazetesindeki_cıkamazsınız | 
| 8 | harekatları - irak - kuzeyindeki - suleymaniye - baslattıgı | 63 | 8_harekatları_irak_kuzeyindeki_suleymaniye | 
| 9 | avukatları - bakırkoy - buroları - malvarlıgı - bassavcılıgı | 56 | 9_avukatları_bakırkoy_buroları_malvarlıgı | 
| 10 | putin - donetsk - dudayev - subayımızı - ermenistan | 53 | 10_putin_donetsk_dudayev_subayımızı | 
| 11 | fiyatı - yılına - zammı - asgari - aclık | 48 | 11_fiyatı_yılına_zammı_asgari | 
| 12 | kılıcdaroglu - erdogan - anadolu - eskisehir - sandıkların | 48 | 12_kılıcdaroglu_erdogan_anadolu_eskisehir | 
| 13 | cumhuriyetimizin - ataturk - bayramı - yılını - duyurmanızı | 46 | 13_cumhuriyetimizin_ataturk_bayramı_yılını | 
| 14 | etmeyecegimizi - iftiracı - pıtırcıgıyım - siyasilerin - imamın | 45 | 14_etmeyecegimizi_iftiracı_pıtırcıgıyım_siyasilerin | 
| 15 | erdogan - devletimizin - ormanlarımızı - tanıtımını - mehmetcigime | 44 | 15_erdogan_devletimizin_ormanlarımızı_tanıtımını | 
| 16 | bankası - dolarlık - cumhuriyeti - baslıklarında - liralık | 40 | 16_bankası_dolarlık_cumhuriyeti_baslıklarında | 
| 17 | okulların - akademisyenler - dayanıklı - kapatılmasına - rektoru | 35 | 17_okulların_akademisyenler_dayanıklı_kapatılmasına | 
| 18 | kızına - kacırma - yasında - ahıra - sikayetci | 33 | 18_kızına_kacırma_yasında_ahıra | 
| 19 | mehmet - kocabıyık - serkan - sanlıurfa - destekleyenler | 32 | 19_mehmet_kocabıyık_serkan_sanlıurfa | 
| 20 | krallık - banglades - kamerun - 114 - meksika | 30 | 20_krallık_banglades_kamerun_114 | 
| 21 | zelenskiy - rusların - topragımızdayız - silahlarımızı - halkımıza | 29 | 21_zelenskiy_rusların_topragımızdayız_silahlarımızı | 
| 22 | kılıcdaroglu - halkımızı - kapatacaksın - milliyetciyiz - saraydır | 29 | 22_kılıcdaroglu_halkımızı_kapatacaksın_milliyetciyiz | 
| 23 | telefonları - faturasına - kullanımının - detayları - bilgisayar | 28 | 23_telefonları_faturasına_kullanımının_detayları | 
| 24 | galatasaray - ronaldo - buyuklerin - transferinden - flamengo | 27 | 24_galatasaray_ronaldo_buyuklerin_transferinden | 
| 25 | zanlılardan - hastalıgına - ocagında - patlamasında - calısmalarında | 26 | 25_zanlılardan_hastalıgına_ocagında_patlamasında | 
| 26 | bankaları - eczacıbası - yatırıldıgını - anlamadıgım - kurumlarımızı | 26 | 26_bankaları_eczacıbası_yatırıldıgını_anlamadıgım | 
| 27 | deniz - marmara - buyuklugundeki - salyasına - cayırının | 25 | 27_deniz_marmara_buyuklugundeki_salyasına | 
| 28 | turistik - pasaport - vatandasları - kolaylastırılacak - afganları | 24 | 28_turistik_pasaport_vatandasları_kolaylastırılacak | 
| 29 | bakanı - noktasındayız - blinken - abd - prompterı | 22 | 29_bakanı_noktasındayız_blinken_abd | 
| 30 | acılısı - yakalanmıstır - kadıkoy - teroristten - sandıklarında | 22 | 30_acılısı_yakalanmıstır_kadıkoy_teroristten | 
| 31 | soyledigimizde - bakanlıgınızla - sabahın - suleyman - silahlarına | 21 | 31_soyledigimizde_bakanlıgınızla_sabahın_suleyman |
  
</details>

## Training hyperparameters

* calculate_probabilities: True
* language: None
* low_memory: False
* min_topic_size: 10
* n_gram_range: (1, 1)
* nr_topics: None
* seed_topic_list: None
* top_n_words: 10
* verbose: False
* zeroshot_min_similarity: 0.7
* zeroshot_topic_list: None

## Framework versions

* Numpy: 1.26.4
* HDBSCAN: 0.8.40
* UMAP: 0.5.7
* Pandas: 2.2.3
* Scikit-Learn: 1.5.2
* Sentence-transformers: 3.3.1
* Transformers: 4.46.3
* Numba: 0.60.0
* Plotly: 5.24.1
* Python: 3.10.12