
<p dir="rtl"> يقوم هذا النموذج بتصنيف النصوص العربيه الى ٣ تصنيفات : </p>

<ul dir="rtl">
  <li>- ايجابي
</li>
  <li>-  محايد </li>
  <li>- سلبي </li>
</ul >
 

<p dir="rtl"> تم بناء هذا النموذج باستخدام مجموعة بيانات عربيه مصنفه الى ثلاث تصنيفات ( ايجابي ، محايد ، سلبي ) حيث يحتوي كل تصنيف على 30646 نص . </p>

<p dir="rtl"> - دقة النموذج ٨٤% </p>

<p dir="rtl"> تم انشاء هذا النموذج من قبل طلاب جامعة الامام محمد بن سعود الاسلامية :  </p>

<ul dir="rtl">
  <li>- عبدالرحمن عقاب العنزي 
</li>
  <li>- زياد محمد العنزي</li>
  <li>- يوسف خالد التركي
</li>
</ul >
 
<p dir="rtl"> باشراف الدكتور : زياد الشيخ </p>

{"language": ["ar"], "metrics": ["accuracy"], "pipeline_tag": "text-classification"}
transformers pytorch bert text-classification ar autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #ar #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 


<p dir="rtl"> يقوم هذا النموذج بتصنيف النصوص العربيه الى ٣ تصنيفات : </p>

<ul dir="rtl">
  <li>- ايجابي
</li>
  <li>-  محايد </li>
  <li>- سلبي </li>
</ul >
 

<p dir="rtl"> تم بناء هذا النموذج باستخدام مجموعة بيانات عربيه مصنفه الى ثلاث تصنيفات ( ايجابي ، محايد ، سلبي ) حيث يحتوي كل تصنيف على 30646 نص . </p>

<p dir="rtl"> - دقة النموذج ٨٤% </p>

<p dir="rtl"> تم انشاء هذا النموذج من قبل طلاب جامعة الامام محمد بن سعود الاسلامية :  </p>

<ul dir="rtl">
  <li>- عبدالرحمن عقاب العنزي 
</li>
  <li>- زياد محمد العنزي</li>
  <li>- يوسف خالد التركي
</li>
</ul >
 
<p dir="rtl"> باشراف الدكتور : زياد الشيخ </p>

TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #ar #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #ar #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
