Instructions to use Dalfaxy/critiscope-bertopic with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use Dalfaxy/critiscope-bertopic with BERTopic:
from bertopic import BERTopic model = BERTopic.load("Dalfaxy/critiscope-bertopic") - Notebooks
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Download comparison_notes.md from Dalfaxy/critiscope-bertopic: direct link, hf CLI and curl.
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https://huggingface.co/Dalfaxy/critiscope-bertopic/resolve/main/comparison_notes.md
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hf download hf://Dalfaxy/critiscope-bertopic/comparison_notes.md
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curl -L -o comparison_notes.md https://huggingface.co/Dalfaxy/critiscope-bertopic/resolve/main/comparison_notes.md
2.01 kB
| # Comparaison BERTopic / LDA : commentaire | |
| Sources : `comparison.csv`, `coherence_per_topic.csv`, `lda_grid_20000.csv`, `lda_topics_20000_k29.json`, | |
| `lda_topics_20000_k20.json` (19 112 critiques, dictionnaire commun unigrammes + bigrammes, 10 505 termes). | |
| ## Résultats | |
| | Modèle | Thèmes | NPMI | C_V | Diversité (top 25) | Couverture | | |
| |---|---|---|---|---|---| | |
| | BERTopic (e5-large-instruct) | 29 | -0,021 | 0,492 | 0,70 | 97 % | | |
| | LDA, K = 29 | 29 | -0,053 | 0,385 | 0,71 | 100 % | | |
| | LDA, K = 20 (meilleure NPMI de la grille) | 20 | -0,015 | 0,434 | 0,77 | 100 % | | |
| - À nombre de thèmes égal (K = 29), BERTopic a une meilleure cohérence NPMI (+0,032) et C_V (+0,107), | |
| pour une diversité équivalente. | |
| - Le meilleur LDA de la grille (K = 20) a une NPMI légèrement supérieure (+0,006) mais une C_V | |
| nettement inférieure (-0,058) ; les nombres de thèmes diffèrent. | |
| - Toutes les NPMI sont proches de 0 : les critiques sont courtes, les mots d'un thème y co-apparaissent peu. | |
| ## Lecture qualitative | |
| - Les thèmes LDA sont majoritairement des mélanges de mots génériques (ex. « long, métrage, sou, pierre », | |
| « bout, heure, idée, comprendre », « the, of, new ») ; seuls quelques-uns sont nets (comédie, animation, | |
| documentaire, comédie romantique, chef-d'œuvre, guerre). | |
| - Les thèmes BERTopic correspondent à des genres, cinémas nationaux ou sujets identifiables. | |
| - Les thèmes BERTopic les moins cohérents en NPMI sont de petits thèmes aux mots très spécifiques | |
| (religion : -0,20 ; politique : -0,20 ; cinéma hispanophone : -0,19) ; les plus cohérents sont des thèmes | |
| larges (espionnage : +0,23 ; guerre : +0,13 ; animation : +0,13). La NPMI, calculée sur les | |
| co-occurrences dans tout le corpus, pénalise les mots précis mais rares : elle sous-estime l'avantage de | |
| lisibilité de BERTopic. | |
| ## Coût | |
| BERTopic : ~21 s d'entraînement, hors calcul des embeddings (~6 min sur GPU Apple MPS pour 19 112 | |
| critiques). LDA : ~13 s par modèle (CPU, mono-cœur). | |