# 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%.

{"language": "ar"}
transformers pytorch tf jax safetensors bert token-classification ar autotrain_compatible endpoints_compatible has_space region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tf #jax #safetensors #bert #token-classification #ar #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 

# 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:
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

## 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%.

# 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:
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 ## 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%.
TAGS
#transformers #pytorch #tf #jax #safetensors #bert #token-classification #ar #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 
 # 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:
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 ## 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%.
TAGS
#transformers #pytorch #tf #jax #safetensors #bert #token-classification #ar #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 
# 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:
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## 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%.