metadata
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: |
عصام عبدالفتاح: الاتحاد لا يستحق ركلة جزاء أمام النصر
# 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
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 = " خسارة مدوية لليفربول امام تولوز وفوز كبير لبيتيس"
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: 4 article: كتبت لبني عبد الله خسر فريق ليفربول بقياده البرتغالي جوسفالدو فيريرا نظيره تولوز بهدف نظيف ضمن منافسات الجوله ال عمر مسابقه الدوري الانجليزي الممتاز بهدفين مقابل هدف المباراه جمعتهما اليوم الاحد استاد
category: 4 article: كتبت لبني عبد الله خسر فريق ليفربول بقياده البرتغالي جوسفالدو فيريرا نظيره تولوز بهدف نظيف ضمن منافسات الجوله ال عمر مسابقه الدوري الانجليزي الممتاز بهدفين مقابل هدف المباراه جمعتهما اليوم الاحد استاد```