---
language:
- ar
metrics:
- bleu
- accuracy
library_name: transformers
pipeline_tag: text-classification
tags:
- t5
- Classification
- ArabicT5
- Text Classification
widget:
- example_title: > 
    الديني
- text: >
    الحمد لله رب العالمين والصلاة والسلام على سيد المرسلين نبينا محمد وآله وصحبه أجمعين،وبعد:فإنه يجب على العبد أن يتجنب الذنوب كلها دقها وجلها صغيرها وكبيرها وأن يتعاهد نفسه بالتوبة الصادقة والإنابة إلى ربه. قال تعالى: (وَتُوبُوا إِلَى اللَّهِ جَمِيعًا أَيُّهَا الْمُؤْمِنُونَ لَعَلَّكُمْ تُفْلِحُونَ)النور 31.
---

# # Arabic text classification using deep learning (ArabicT5)
  - SANAD: Single-label Arabic News Articles Dataset for automatic text categorization
  [https://www.researchgate.net/publication/333605992_SANAD_Single-Label_Arabic_News_Articles_Dataset_for_Automatic_Text_Categorization]
  [https://data.mendeley.com/datasets/57zpx667y9/2]

  category_mapping = {
      'Politics':1,
      'Finance':2,
      'Medical':3,
      'Sports':4,
      'Culture':5,
      'Tech':6,
      'Religion':7
  }
  
# # Training parameters

|                       |              |
| :-------------------: | :-----------:|
|  Training batch size  |     `8`      |
| Evaluation batch size |     `8`      |
|     Learning rate     |    `1e-4`    |
|    Max length input   |    `200`     |
|   Max length target   |     `3`      |
|     Number workers    |     `4`      |
|         Epoch         |     `2`      |
|                       |              |

# # Results

|                         |               |
| :---------------------: | :-----------: | 
|   Validation Loss       |   `0.0479`    |  
|        Accuracy         |   `96.49%`    | 
|          BLeU           |   `96.49%`    |

# # Example usage
```python

```bash

```