Authors: Wissam Antoun, Fady Baly, Hazem Hajj
AraBERT is an Arabic pretrained language model based on Google’s BERT architecture. AraBERT uses the same BERT-Base config. More details are available in the AraBERT PAPER and in the AraBERT Meetup
There is two versions of the model AraBERTv0.1 and AraBERTv1, with the difference being that AraBERTv1 uses pre-segmented text where prefixes and suffixes were split using the Farasa Segmenter.
The model was trained on ~70M sentences or ~23GB of Arabic text with ~3B words.
Source Code Repository: https://github.com/aub-mind/arabert
Paper: https://www.aclweb.org/anthology/2020.osact-1.2.pdf
Results (Accuracy)
We evaluate both AraBERT models on different downstream tasks and compare it to mBERT, and other state of the art models (To the extent of our knowledge). The Tasks were Sentiment Analysis on 6 different datasets (HARD, ASTD-Balanced, ArsenTD-Lev, LABR, ArSaS), Named Entity Recognition with the ANERcorp, and Arabic Question Answering on Arabic-SQuAD and ARCD
| Task | prev. SOTA | mBERT | AraBERTv0.1 | AraBERTv1 |
|---|---|---|---|---|
| HARD | 95.7 ElJundi et.al. | 95.7 | 96.2 | 96.1 |
| ASTD | 86.5 ElJundi et.al. | 80.1 | 92.2 | 92.6 |
| ArsenTD-Lev | 52.4 ElJundi et.al. | 51 | 58.9 | 59.4 |
| AJGT | 93 Dahou et.al. | 83.6 | 93.1 | 93.8 |
| LABR | 87.5 Dahou et.al. | 83 | 85.9 | 86.7 |
| ANERcorp | 81.7 (BiLSTM-CRF) | 78.4 | 84.2 | 81.9 |
| ARCD | mBERT | EM:34.2 F1: 61.3 | EM:51.14 F1:82.13 | EM:54.84 F1: 82.15 |
Model Weights and Vocab Download
| Models | AraBERTv0.1 | AraBERTv1 |
|---|---|---|
| TensorFlow | Drive Link | Drive Link |
| PyTorch | Drive_Link | Drive_Link |
You can find the PyTorch models in HuggingFace’s Transformer Library under the aubmindlab username
If you used this model please cite us as:
@inproceedings{antoun2020arabert,
title={AraBERT: Transformer-based Model for Arabic Language Understanding},
author={Antoun, Wissam and Baly, Fady and Hajj, Hazem},
booktitle={LREC 2020 Workshop Language Resources and Evaluation Conference 11--16 May 2020},
pages={9}
}
Acknowledgments
Thanks to TensorFlow Research Cloud (TFRC) for the free access to Cloud TPUs, couldn’t have done it without this program, and to the AUB MIND Lab Members for the continous support. Also thanks to Yakshof and Assafir for data and storage access. Another thanks for Habib Rahal (https://www.behance.net/rahalhabib), for putting a face to AraBERT.
Contacts
Wissam Antoun: Linkedin | Twitter | Github | wfa07@mail.aub.edu | wissam.antoun@gmail.com
Fady Baly: Linkedin | Twitter | Github | fgb06@mail.aub.edu | baly.fady@gmail.com
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Meme emarı (meme MR), meme dokusunun ayrıntılı görüntülenmesi için kullanılan bir görüntüleme yöntemidir. Meme MR’ı, kadınlarda meme kanseri ve diğer meme hastalıklarının teşhisinde kullanılan etkili bir tanı aracıdır.
Meme MR’ı, diğer meme görüntüleme tekniklerine (mamografi, ultrason ve bilgisayarlı tomografi) ek olarak kullanılabilir ve meme kanseri varlığı veya yokluğunu belirlemek için önemli bir araçtır. Ayrıca, daha önce teşhis edilen meme kanserinin tedavisinin etkililiğinin izlenmesinde de kullanılabilir.
Meme MR’ı ayrıca, süt bezlerindeki çeşitli non-kanser hastalıkların tanısında da kullanılabilir. Bu hastalıklar arasında fibroadenomlar, kistler, papillomlar ve diğer tümörler yer alır.
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