Hugging Face's logo

Trubnik1967
/
kmeans_20

Text Classification
BERTopic
Model card Files Community
kmeans_20
File size: 4,659 Bytes 
35b6e06
 
 
 
 
 
 
 
f83c17a
35b6e06
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
95c0f51
35b6e06
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
 

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

# kmeans_20

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("Trubnik1967/kmeans_20")

topic_model.get_topic_info()
```

## Topic overview

* Number of topics: 20
* Number of training documents: 29572

<details>
  <summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
  
  | Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label | 
|----------|----------------|-----------------|-------| 
| 0 | ткань - нитка - хлопок - шов - сшить | 3714 | 0_ткань_нитка_хлопок_шов | 
| 1 | покупатель - покупать - доставка - продавец - заказывать | 4041 | 1_покупатель_покупать_доставка_продавец | 
| 2 | доставка - покупатель - заказ - заказать - продавец | 1189 | 2_доставка_покупатель_заказ_заказать | 
| 3 | увы - товар - вообще - получить - ещё | 209 | 3_увы_товар_вообще_получить | 
| 4 | неприйти - пропустить - ожидать - доставить - отправить | 938 | 4_неприйти_пропустить_ожидать_доставить | 
| 5 | деньга - товар - вернуть - вернуться - прийти | 172 | 5_деньга_товар_вернуть_вернуться | 
| 6 | заказ - доставить - выслать - посылка - arriverd | 110 | 6_заказ_доставить_выслать_посылка | 
| 7 | товар - неаккуратный - ненадлежащий - неточный - изделие | 201 | 7_товар_неаккуратный_ненадлежащий_неточный | 
| 8 | вообще - прийти - приехать - дойти - отправить | 129 | 8_вообще_прийти_приехать_дойти | 
| 9 | размерный - размер - маловатый - объём - больший | 1496 | 9_размерный_размер_маловатый_объём | 
| 10 | купить - заказывать - доставка - магазин - отправить | 3138 | 10_купить_заказывать_доставка_магазин | 
| 11 | покупатель - заказывать - ожидание - уговаривать - отказаться | 3134 | 11_покупатель_заказывать_ожидание_уговаривать | 
| 12 | невернуть - деньга - вернуть - заказ - прийти | 71 | 12_невернуть_деньга_вернуть_заказ | 
| 13 | брюки - шорты - юбка - штаны - блузка | 2429 | 13_брюки_шорты_юбка_штаны | 
| 14 | невернуть - деньга - возвратить - возвращать - отправлять | 213 | 14_невернуть_деньга_возвратить_возвращать | 
| 15 | выкинуть - разочарование - жалеть - вместо - помойка | 50 | 15_выкинуть_разочарование_жалеть_вместо | 
| 16 | плохо - плохой - всё - маленький -  | 23 | 16_плохо_плохой_всё_маленький | 
| 17 | деньга - денежный - потратить - возвратить - тратить | 1914 | 17_деньга_денежный_потратить_возвратить | 
| 18 | свитер - сшить - пришить - блузка - носить | 3554 | 18_свитер_сшить_пришить_блузка | 
| 19 | цвет - розовый - бледный - тряпка - толстовка | 2847 | 19_цвет_розовый_бледный_тряпка |
  
</details>

## Training hyperparameters

* calculate_probabilities: True
* language: None
* low_memory: False
* min_topic_size: 100
* n_gram_range: (1, 1)
* nr_topics: 20
* 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