|
Download README.md from Mahmoud252002/7oudaModel: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 1.19 kB
-
https://huggingface.co/Mahmoud252002/7oudaModel/resolve/main/README.md
- Command line
-
hf download hf://Mahmoud252002/7oudaModel/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/Mahmoud252002/7oudaModel/resolve/main/README.md
1.19 kB
| 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) |