Bert Base Qarib60 1970k

🚀 QARiB：QCRI阿拉伯语及方言BERT模型

QCRI阿拉伯语及方言BERT（QARiB）模型，在约4.2亿条推文和约1.8亿个文本句子的集合上进行训练。该模型可用于解决阿拉伯语及方言相关的自然语言处理任务，为阿拉伯语的文本分析、情感识别等提供了强大的支持。

🚀 快速开始

你可以直接使用此模型进行掩码语言建模或下一句预测，但它主要用于在下游任务上进行微调。你可以在模型中心查找针对你感兴趣的任务进行微调后的版本。更多详细信息，请参阅使用QARiB。

✨ 主要特性

• 丰富的训练数据：模型在约4.2亿条推文和约1.8亿个文本句子上进行训练，数据来源广泛，包括通过Twitter API收集的推文以及来自阿拉伯语千兆词库、Abulkhair阿拉伯语语料库和OPUS的文本数据。
• 优异的性能表现：在五项NLP下游任务（情感分析、情感检测、命名实体识别、冒犯性语言检测和方言识别）上的评估结果优于多语言BERT、AraBERT和ArabicBERT。

📦 安装指南

暂未提供相关安装步骤。

💻 使用示例

基础用法

你可以直接使用管道进行掩码语言建模：

>>>from transformers import pipeline
>>>fill_mask = pipeline("fill-mask", model="./models/data60gb_86k")

>>> fill_mask("شو عندكم يا [MASK]")
[{'sequence': '[CLS] شو عندكم يا عرب [SEP]', 'score': 0.0990147516131401, 'token': 2355, 'token_str': 'عرب'}, 
{'sequence': '[CLS] شو عندكم يا جماعة [SEP]', 'score': 0.051633741706609726, 'token': 2308, 'token_str': 'جماعة'}, 
{'sequence': '[CLS] شو عندكم يا شباب [SEP]', 'score': 0.046871256083250046, 'token': 939, 'token_str': 'شباب'}, 
{'sequence': '[CLS] شو عندكم يا رفاق [SEP]', 'score': 0.03598872944712639, 'token': 7664, 'token_str': 'رفاق'}, 
{'sequence': '[CLS] شو عندكم يا ناس [SEP]', 'score': 0.031996358186006546, 'token': 271, 'token_str': 'ناس'}]

>>> fill_mask("قللي وشفيييك يرحم [MASK]")
[{'sequence': '[CLS] قللي وشفيييك يرحم والديك [SEP]', 'score': 0.4152909517288208, 'token': 9650, 'token_str': 'والديك'}, 
{'sequence': '[CLS] قللي وشفيييك يرحملي [SEP]', 'score': 0.07663793861865997, 'token': 294, 'token_str': '##لي'}, 
{'sequence': '[CLS] قللي وشفيييك يرحم حالك [SEP]', 'score': 0.0453166700899601, 'token': 2663, 'token_str': 'حالك'}, 
{'sequence': '[CLS] قللي وشفيييك يرحم امك [SEP]', 'score': 0.04390475153923035, 'token': 1942, 'token_str': 'امك'}, 
{'sequence': '[CLS] قللي وشفيييك يرحمونك [SEP]', 'score': 0.027349254116415977, 'token': 3283, 'token_str': '##ونك'}]

>>> fill_mask("وقام المدير [MASK]")
[
{'sequence': '[CLS] وقام المدير بالعمل [SEP]', 'score': 0.0678194984793663, 'token': 4230, 'token_str': 'بالعمل'}, 
{'sequence': '[CLS] وقام المدير بذلك [SEP]', 'score': 0.05191086605191231, 'token': 984, 'token_str': 'بذلك'}, 
{'sequence': '[CLS] وقام المدير بالاتصال [SEP]', 'score': 0.045264165848493576, 'token': 26096, 'token_str': 'بالاتصال'}, 
{'sequence': '[CLS] وقام المدير بعمله [SEP]', 'score': 0.03732728958129883, 'token': 40486, 'token_str': 'بعمله'}, 
{'sequence': '[CLS] وقام المدير بالامر [SEP]', 'score': 0.0246378555893898, 'token': 29124, 'token_str': 'بالامر'}
]
>>> fill_mask("وقامت المديرة [MASK]")

[{'sequence': '[CLS] وقامت المديرة بذلك [SEP]', 'score': 0.23992691934108734, 'token': 984, 'token_str': 'بذلك'}, 
{'sequence': '[CLS] وقامت المديرة بالامر [SEP]', 'score': 0.108805812895298, 'token': 29124, 'token_str': 'بالامر'}, 
{'sequence': '[CLS] وقامت المديرة بالعمل [SEP]', 'score': 0.06639821827411652, 'token': 4230, 'token_str': 'بالعمل'}, 
{'sequence': '[CLS] وقامت المديرة بالاتصال [SEP]', 'score': 0.05613093823194504, 'token': 26096, 'token_str': 'بالاتصال'}, 
{'sequence': '[CLS] وقامت المديرة المديرة [SEP]', 'score': 0.021778125315904617, 'token': 41635, 'token_str': 'المديرة'}]

📚 详细文档

关于QARiB

QCRI阿拉伯语及方言BERT（QARiB）模型，在约4.2亿条推文和约1.8亿个文本句子的集合上进行训练。对于推文数据，是使用Twitter API并通过语言过滤器 lang:ar 收集的。对于文本数据，则是来自阿拉伯语千兆词库、Abulkhair阿拉伯语语料库和OPUS的组合。

bert-base-qarib60_1970k

• 数据大小：60GB
• 迭代次数：1970k
• 损失值：1.5708898

训练QARiB

模型的训练使用了谷歌原始的TensorFlow代码，在谷歌云TPU v2上进行。我们使用了谷歌云存储桶来持久存储训练数据和模型。更多详细信息请参阅训练QARiB。

评估结果

我们在五项NLP下游任务上对QARiB模型进行了评估：

• 情感分析
• 情感检测
• 命名实体识别（NER）
• 冒犯性语言检测
• 方言识别

QARiB模型取得的结果优于多语言BERT、AraBERT和ArabicBERT。

模型权重和词汇表下载

可从Huggingface网站下载：https://huggingface.co/qarib/qarib/bert-base-qarib60_1970k

联系方式

Ahmed Abdelali、Sabit Hassan、Hamdy Mubarak、Kareem Darwish和Younes Samih

参考文献

@article{abdelali2021pretraining,
    title={Pre-Training BERT on Arabic Tweets: Practical Considerations},
    author={Ahmed Abdelali and Sabit Hassan and Hamdy Mubarak and Kareem Darwish and Younes Samih},
    year={2021},
    eprint={2102.10684},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

🔧 技术细节

模型的训练使用了谷歌原始的TensorFlow代码，在八核心的谷歌云TPU v2上进行。我们使用了谷歌云存储桶来持久存储训练数据和模型。更多详细信息请参阅训练QARiB。

📄 许可证

原文档未提及许可证信息。