Instructions to use NAMAA-Space/gliner_arabic-v2.1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- GLiNER
How to use NAMAA-Space/gliner_arabic-v2.1 with GLiNER:
from gliner import GLiNER model = GLiNER.from_pretrained("NAMAA-Space/gliner_arabic-v2.1") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -34,16 +34,16 @@ This model is part of the **GLiNER** family, leveraging the Generalized Language
|
|
| 34 |
|
| 35 |
# Model details:
|
| 36 |
|
| 37 |
-
**Model Name**: `NAMAA-Space/gliner_arabic-v2.
|
| 38 |
**License**: Apache-2.0
|
| 39 |
**Languages**: Arabic (`ar`), English (`en`)
|
| 40 |
-
**Base Model**: `urchade/
|
| 41 |
**Pipeline Tag**: Token Classification
|
| 42 |
**Tags**: GLiNER, Arabic, NER
|
| 43 |
|
| 44 |
## Applications
|
| 45 |
|
| 46 |
-
The `gliner_arabic-v2.
|
| 47 |
|
| 48 |
- Extracting entities from Arabic news articles, social media, and legal documents.
|
| 49 |
- Building knowledge graphs for Arabic content.
|
|
@@ -52,7 +52,7 @@ The `gliner_arabic-v2.1_rich` model is ideal for:
|
|
| 52 |
|
| 53 |
## Installation
|
| 54 |
|
| 55 |
-
To use the `gliner_arabic-v2.
|
| 56 |
|
| 57 |
```bash
|
| 58 |
pip install gliner
|
|
@@ -68,7 +68,7 @@ Below is an example of how to load and use the model for NER tasks in Python:
|
|
| 68 |
from gliner import GLiNER
|
| 69 |
|
| 70 |
# Load the model
|
| 71 |
-
model = GLiNER.from_pretrained("NAMAA-Space/gliner_arabic-v2.
|
| 72 |
|
| 73 |
# Example text (Arabic)
|
| 74 |
text = "غزة، مدينة يصمد شعبها الفلسطيني المحاصر بقلوب كالصخر، يواجهون الإبادة الجماعية من الكيان الصهيوني برعاية أمريكية وخذلان العالم أجمع، حيث يقاوم أهلها، بقيادة يحيى السنوار ومحمد الضيف، مع فصائل حماس تحت القصف والحصار والموت منذ 7 أكتوبر 2023، وسط صمت الأمم المتحدة والاتحاد الأوروبي، بينما تجري مفاوضات في القاهرة بوساطة مصر وقطر."
|
|
@@ -105,7 +105,7 @@ Entity: مصر | Label: موقع | Score: 0.588
|
|
| 105 |
|
| 106 |
## Contact
|
| 107 |
|
| 108 |
-
For questions, issues, or contributions, please reach out via the [Hugging Face model page](https://huggingface.co/NAMAA-Space/gliner_arabic-v2.
|
| 109 |
|
| 110 |
## Acknowledgments
|
| 111 |
|
|
|
|
| 34 |
|
| 35 |
# Model details:
|
| 36 |
|
| 37 |
+
**Model Name**: `NAMAA-Space/gliner_arabic-v2.1`
|
| 38 |
**License**: Apache-2.0
|
| 39 |
**Languages**: Arabic (`ar`), English (`en`)
|
| 40 |
+
**Base Model**: `urchade/gliner_multi-v2.1`
|
| 41 |
**Pipeline Tag**: Token Classification
|
| 42 |
**Tags**: GLiNER, Arabic, NER
|
| 43 |
|
| 44 |
## Applications
|
| 45 |
|
| 46 |
+
The `gliner_arabic-v2.1` model is ideal for:
|
| 47 |
|
| 48 |
- Extracting entities from Arabic news articles, social media, and legal documents.
|
| 49 |
- Building knowledge graphs for Arabic content.
|
|
|
|
| 52 |
|
| 53 |
## Installation
|
| 54 |
|
| 55 |
+
To use the `gliner_arabic-v2.1` model, you need to have the `gliner` library installed. You can install it via pip:
|
| 56 |
|
| 57 |
```bash
|
| 58 |
pip install gliner
|
|
|
|
| 68 |
from gliner import GLiNER
|
| 69 |
|
| 70 |
# Load the model
|
| 71 |
+
model = GLiNER.from_pretrained("NAMAA-Space/gliner_arabic-v2.1")
|
| 72 |
|
| 73 |
# Example text (Arabic)
|
| 74 |
text = "غزة، مدينة يصمد شعبها الفلسطيني المحاصر بقلوب كالصخر، يواجهون الإبادة الجماعية من الكيان الصهيوني برعاية أمريكية وخذلان العالم أجمع، حيث يقاوم أهلها، بقيادة يحيى السنوار ومحمد الضيف، مع فصائل حماس تحت القصف والحصار والموت منذ 7 أكتوبر 2023، وسط صمت الأمم المتحدة والاتحاد الأوروبي، بينما تجري مفاوضات في القاهرة بوساطة مصر وقطر."
|
|
|
|
| 105 |
|
| 106 |
## Contact
|
| 107 |
|
| 108 |
+
For questions, issues, or contributions, please reach out via the [Hugging Face model page](https://huggingface.co/NAMAA-Space/gliner_arabic-v2.1) or open an issue on the repository.
|
| 109 |
|
| 110 |
## Acknowledgments
|
| 111 |
|