khaledb12s/Arabic_Sentiment_Analysis

Arabic Sentiment Analysis

نموذج ذكاء اصطناعي لتحليل المشاعر في النصوص العربية (إيجابي / سلبي).

---

تفاصيل النموذج

• الاسم: khaledb12s/Arabic_Sentiment_Analysis_v2
• اللغة: العربية

---

طريقة الاستخدام

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

model_name = "khaledb12s/Arabic_Sentiment_Analysis_v2"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

text = "مرحبا"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
outputs = model(**inputs)

pred = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()
label = "positive" if pred == 1 else "negative"
print(label)

ملحوظه

النموذج تم تدريبه على 2000 بيانات نصية وهذا يعني انه دقته ليست مرتفعة

يحتاج تدريب زيادة وهو مفتوح المصدر واي شخص قادر يفتحه ويدرب عليه