File size: 2,967 Bytes
6dd6d08 0b3b40b 6dd6d08 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 |
---
language: ar
---
# Arabic Named Entity Recognition Model
Pretrained BERT-based ([arabic-bert-base](https://huggingface.co/asafaya/bert-base-arabic)) Named Entity Recognition model for Arabic.
The pre-trained model can recognize the following entities:
1. **PERSON**
- و هذا ما نفاه المعاون السياسي للرئيس ***نبيه بري*** ، النائب ***علي حسن خليل***
- لكن أوساط ***الحريري*** تعتبر أنه ضحى كثيرا في سبيل البلد
- و ستفقد الملكة ***إليزابيث الثانية*** بذلك سيادتها على واحدة من آخر ممالك الكومنولث
2. **ORGANIZATION**
- حسب أرقام ***البنك الدولي***
- أعلن ***الجيش العراقي***
- و نقلت وكالة ***رويترز*** عن ثلاثة دبلوماسيين في ***الاتحاد الأوروبي*** ، أن ***بلجيكا*** و ***إيرلندا*** و ***لوكسمبورغ*** تريد أيضاً مناقشة
- ***الحكومة الاتحادية*** و ***حكومة إقليم كردستان***
- و هو ما يثير الشكوك حول مشاركة النجم البرتغالي في المباراة المرتقبة أمام ***برشلونة*** الإسباني في
3. ***LOCATION***
- الجديد هو تمكين اللاجئين من “ مغادرة الجزيرة تدريجياً و بهدوء إلى ***أثينا*** ”
- ***جزيرة ساكيز*** تبعد 1 كم عن ***إزمير***
4. **DATE**
- ***غدا الجمعة***
- ***06 أكتوبر 2020***
- ***العام السابق***
5. **PRODUCT**
- عبر حسابه ب ***تطبيق “ إنستغرام ”***
- الجيل الثاني من ***نظارة الواقع الافتراضي أوكولوس كويست*** تحت اسم " ***أوكولوس كويست 2*** "
6. **COMPETITION**
- عدم المشاركة في ***بطولة فرنسا المفتوحة للتنس***
- في مباراة ***كأس السوبر الأوروبي***
7. **PRIZE**
- ***جائزة نوبل ل لآداب***
- الذي فاز ب ***جائزة “ إيمي ” لأفضل دور مساند***
8. **EVENT**
- تسجّل أغنية جديدة خاصة ب ***العيد الوطني السعودي***
- ***مهرجان المرأة يافوية*** في دورته الرابعة
9. **DISEASE**
- في مكافحة فيروس ***كورونا*** و عدد من الأمراض
- الأزمات المشابهة مثل “ ***انفلونزا الطيور*** ” و ” ***انفلونزا الخنازير***
## Example
[Find here a complete example to use this model](https://github.com/hatmimoha/arabic-ner)
## Training Corpus
The training corpus is made of 378.000 tokens (14.000 sentences) collected from the Web and annotated manually.
## Results
The results on a valid corpus made of 30.000 tokens shows an F-measure of ~87%.
|