Классный фреймворк для topic modeling – можно подрубить какие угодно эмбеддинги на ваш выбор (или оставить дефолтные), и кластеризировать тексты в zero-shot. По умолчанию это multilingual классификация, так что на инференсе модель справится с текстами и на тех языках, которые во время обучения она могла и не видеть

Помимо того, что это позволяет не тратить время на то, чтобы писать кластеризацию руками, у них есть хороший пайплайн для автоматического препроцессинга текстов. И еще есть прикольный сабмодуль для human-in-the-loop классификации (называется Kitty 🥺), где можно самому поразмечать лейблы для текстов и потом инференсить модель