arabertv2-multiclass-model

AraBERTv2 Multiclass Model

نموذج لتصنيف نصوص الدارجة الجزائرية إلى عدة فئات

تم تدريب هذا النموذج اعتمادًا على AraBERTv2 وإعادة تدريبه على بيانات متعددة الفئات لتصنيف النصوص العربية (وبالأخص الدارجة الجزائرية) ضمن عدّة تصنيفات:

• Normal
• Offensive
• Abusive
• Disrespectful
• Hateful
• Fearful

يستخدم النموذج للكشف عن الخطاب المسيء وتصفية المحتوى على منصات التواصل.

---

تفاصيل التدريب

---

نتائج التقييم

يمكنكِ إضافة نتائجك من Colab مباشرة تحت هذا الجدول.

---

مثال استخدام النموذج

باستخدام Transformers:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

model_name = "safiati/arabertv2-multiclass-model"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

text = "جايح ومش مربي"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits
    probs = torch.softmax(logits, dim=1)
    pred_id = torch.argmax(probs).item()

print("Prediction:", model.config.id2label[pred_id])