File size: 1,188 Bytes
193f60b
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
---
language: ar
license: apache-2.0
tags:
  - text-classification
  - arabic
  - arabert
pipeline_tag: text-classification
---

# 7oudaModel - AraBERT Call Classifier

موديل مبني على [aubmindlab/bert-base-arabertv02](https://huggingface.co/aubmindlab/bert-base-arabertv02)
اتعمله Fine-tuning لتصنيف إفادات المكالمات إلى **ناجحة** أو **غير ناجحة**.

## الاستخدام

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mahmoud252002/7oudaModel")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Mahmoud252002/7oudaModel")

text = "ضع نص الإفادة هنا"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256)
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits
pred = torch.argmax(logits, dim=1).item()
print("ناجحة" if pred == 1 else "غير ناجحة")
```

## تفاصيل التدريب

- الموديل الأساسي: `aubmindlab/bert-base-arabertv02`
- المهمة: تصنيف ثنائي (Binary Classification)
- عدد الفئات: 2 (ناجحة / غير ناجحة)