---
language:
- ar
metrics:
- Accuracy
library_name: transformers
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- t5
- text2text-generation
- text2text
- Classification and Generation
- Classification
- Generation
- ArabicT5
- Text Classification
- Text2Text Generation
widget:
- example_title: الرياضة
- text: |
    أوقفوا القتل الجماعي في غزة
---

![image/jpeg](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/645817bb72b60ae7a37f8f40/F2ViP8tPRmMLSMejtQqOP.jpeg)

# # ArabicT5 Model for Arabic News Classification and Generation 
  - In this model focus on classifying and generating news Arabic.

# # The number in the generated text represents the category of the news, as shown below:
  category_mapping = {
  
      'Political':1,
      'Economy':2,
      'Health':3,
      'Sport':4,
      'Culture':5,
      'Technology':6,
      'Art':7,
      'Accidents':8
  }
  
# # Training parameters

|                       |              |
| :-------------------: | :-----------:|
|  Training batch size  |     `8`      |
| Evaluation batch size |     `8`      |
|     Learning rate     |    `1e-4`    |
|    Max length input   |     `64`     |
|   Max length target   |    `200`     |
|     Number workers    |     `4`      |
|         Epoch         |     `5`      |
|                       |              |

# # Results

|                         |               |
| :---------------------: | :-----------: | 
|    Training Loss        |    `3.20`     |   
| Classification Accuracy |   `95.7%`    | 
|   Generation Accuracy   |   `88.87%`    |
|                         |               |

# # Example usage
```python

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer, pipeline

model_name = "Hezam/ArabicT5-49GB-small-classification-generation"
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
generation_pipeline = pipeline("text2text-generation",model=model,tokenizer=tokenizer)

text = "أوقفوا القتل الجماعي في غزة"

output= generation_pipeline(text,
                    num_beams=10,
                    max_length=200,
                    top_p=0.9,
                    repetition_penalty = 3.0,
                    no_repeat_ngram_size = 3)[0]["generated_text"]

output

```
category: 1 article: كتب عبد اللطيف صبح قال الرءيس الفلسطيني محمود عباس في تصريح ل اليوم السابع وقفوا القتل الجماعي في مدينه غزة مءكدا يجب يوقفوا قتل المدنيين العزل في قطاعي غزة والضفه وغزه واوقفوا القتل الجماع
```
bash
category: 1 article: كتب عبد اللطيف صبح قال الرءيس الفلسطيني محمود عباس في تصريح ل اليوم السابع وقفوا القتل الجماعي في مدينه غزة مءكدا يجب يوقفوا قتل المدنيين العزل في قطاعي غزة والضفه وغزه واوقفوا القتل الجماع
```