Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+---
+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)