language: ar
Arabic Named Entity Recognition Model
Pretrained BERT-based (arabic-bert-base) Named Entity Recognition model for Arabic.
The pre-trained model can recognize the following entities:
- 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
- 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
- LOCATION
الجديد هو تمكين اللاجئين من “ مغادرة الجزيرة تدريجياً و بهدوء إلى أثينا ”
جزيرة ساكيز تبعد 1 كم عن إزمير
- DATE
غدا الجمعة
06 أكتوبر 2020
العام السابق
- PRODUCT
عبر حسابه ب تطبيق “ إنستغرام ”
الجيل الثاني من نظارة الواقع الافتراضي أوكولوس كويست تحت اسم " أوكولوس كويست 2 "
- COMPETITION
عدم المشاركة في بطولة فرنسا المفتوحة للتنس
في مباراة كأس السوبر الأوروبي
- PRIZE
جائزة نوبل ل لآداب
الذي فاز ب جائزة “ إيمي ” لأفضل دور مساند
- EVENT
تسجّل أغنية جديدة خاصة ب العيد الوطني السعودي
مهرجان المرأة يافوية في دورته الرابعة
- 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
Training Corpus
The training corpus is made of 378.000 tokens (14.000 sentences) collected from the Web and annotated manually. It can be obtained from here: https://www.textorch.com/datasets/arabic-named-entity-recognition-corpus
Results
The results on a valid corpus made of 30.000 tokens shows an F-measure of ~87%.