BERTopic förenklar ämnesmodellering med transformer-baserade språkmodeller, vilket gör avancerad textanalys mer tillgänglig även för de utan djupgående kunskaper i datavetenskap. Verktyget bygger på Sentence-BERT och kräver minimal förbehandling av textdata, vilket skiljer det från traditionella metoder och automatiserar processen. För att komma igång med BERTopic behövs viss erfarenhet av Python-programmering och tillgång till en GPU för optimal prestanda, även om CPU-baserade alternativ eller Google Colab finns. KBLab har släppt en Sentence-BERT-modell anpassad för svenska, vilket underlättar användningen av BERTopic för svenskspråkig data. Ämnesmodellering är en kvantitativ metod för textanalys som hjälper forskare att identifiera huvudteman i stora textmängder och visualisera relationer mellan dem.