Instructions to use ALANZI/imamu_arabic_sentimentAnalysis with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use ALANZI/imamu_arabic_sentimentAnalysis with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="ALANZI/imamu_arabic_sentimentAnalysis")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ALANZI/imamu_arabic_sentimentAnalysis") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ALANZI/imamu_arabic_sentimentAnalysis") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
يقوم هذا النموذج بتصنيف النصوص العربيه الى ٣ تصنيفات :
- - ايجابي
- - محايد
- - سلبي
تم بناء هذا النموذج باستخدام مجموعة بيانات عربيه مصنفه الى ثلاث تصنيفات ( ايجابي ، محايد ، سلبي ) حيث يحتوي كل تصنيف على 30646 نص .
- دقة النموذج ٨٤%
تم انشاء هذا النموذج من قبل طلاب جامعة الامام محمد بن سعود الاسلامية :
- - عبدالرحمن عقاب العنزي
- - زياد محمد العنزي
- - يوسف خالد التركي
باشراف الدكتور : زياد الشيخ
- Downloads last month
- 55