BERTopic_canal_antifeminista
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("sdantonio/BERTopic_canal_antifeminista")
topic_model.get_topic_info()
Topic overview
- Number of topics: 19
- Number of training documents: 2336
Click here for an overview of all topics.
| Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label |
|---|---|---|---|
| -1 | astrazeneca - brita - vacinas - sars - contrafatos | 11 | -1_astrazeneca_brita_vacinas_sars |
| 0 | deputada - vacinas - eua - deo - tambe | 235 | 0_deputada_vacinas_eua_deo |
| 1 | astrazeneca - johnson - infecc - vacinas - sars | 1491 | 1_astrazeneca_johnson_infecc_vacinas |
| 2 | fatosbizarros - internationalwomensday - feministas - acompanhem - inscreva | 132 | 2_fatosbizarros_internationalwomensday_feministas_acompanhem |
| 3 | vivas - ideologia - desrespeitar - inferno - desarmamento | 128 | 3_vivas_ideologia_desrespeitar_inferno |
| 4 | abertas - oms - feministas - escravos - brancos | 51 | 4_abertas_oms_feministas_escravos |
| 5 | siga - perturbada - vacunas - rejeite - deo | 48 | 5_siga_perturbada_vacunas_rejeite |
| 6 | parada - feministas - inscreve - hipocrisia - neros | 30 | 6_parada_feministas_inscreve_hipocrisia |
| 7 | paralisia - citando - taxas - vacinas - cdc | 29 | 7_paralisia_citando_taxas_vacinas |
| 8 | rcitobrasileiro - faltando - caminhando - biometricas - guias | 27 | 8_rcitobrasileiro_faltando_caminhando_biometricas |
| 9 | agredindo - oculares - espanhola - caos - scara | 26 | 9_agredindo_oculares_espanhola_caos |
| 10 | thamigasparettooficial - inscreva - caminhos - exigindo - religia | 24 | 10_thamigasparettooficial_inscreva_caminhos_exigindo |
| 11 | feminina - vivos - abolida - bebes - ocidental | 19 | 11_feminina_vivos_abolida_bebes |
| 12 | marxista - desmoralizac - linhas - pesquisas - vacinas | 16 | 12_marxista_desmoralizac_linhas_pesquisas |
| 13 | adoctrinar - proveedores - vacunas - mario - adrenocromo | 16 | 13_adoctrinar_proveedores_vacunas_mario |
| 14 | aconselhando - oms - juventude - feministas - globalizadores | 16 | 14_aconselhando_oms_juventude_feministas |
| 15 | astrazeneca - vacinas - criticado - obrigato - weintraub | 13 | 15_astrazeneca_vacinas_criticado_obrigato |
| 16 | maligno - siga - lgbt - crista - educacional | 12 | 16_maligno_siga_lgbt_crista |
| 17 | lorenzoni - elogiando - influencer - servic - motociata | 12 | 17_lorenzoni_elogiando_influencer_servic |
Training hyperparameters
- calculate_probabilities: False
- 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: 1.23.5
- HDBSCAN: 0.8.38.post1
- UMAP: 0.5.6
- Pandas: 2.2.2
- Scikit-Learn: 1.5.1
- Sentence-transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.44.2
- Numba: 0.60.0
- Plotly: 5.24.0
- Python: 3.10.12
- Downloads last month
- 3
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visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated)
instead.