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clarin-pl
/
combo-nlp-xlm-roberta-base-arabic-padt-ud2.17

Token Classification
PyTorch
Arabic
dependency-parsing
combo
universal-dependencies
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xet
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6cc5b12
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  1. README.md +105 -0
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README.md ADDED
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1
+ ---
2
+ license: cc-by-sa-4.0
3
+ language:
4
+ - ar
5
+ tags:
6
+ - dependency-parsing
7
+ - combo
8
+ - universal-dependencies
9
+ datasets:
10
+ - universal_dependencies
11
+ model-name: Combo Nlp Xlm Roberta Base Arabic Padt Ud2.17
12
+ pipeline_tag: token-classification
13
+ ---
14
+
15
+ # COMBO-NLP Model for Arabic
16
+
17
+ ## Model Description
18
+
19
+ This is a Arabic-language model based on [COMBO-NLP](https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/combo-nlp), an open-source natural language preprocessing system. It performs:
20
+
21
+ - sentence segmentation (via [LAMBO](https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/lambo))
22
+ - tokenisation (via [LAMBO](https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/lambo))
23
+ - part-of-speech tagging
24
+ - morphological analysis
25
+ - lemmatisation
26
+ - dependency parsing
27
+
28
+ The Arabic model uses ``FacebookAI/xlm-roberta-base`` as its base encoder and is trained on [UD_Arabic-PADT](https://github.com/UniversalDependencies/UD_Arabic-PADT) (UD v2.17).
29
+
30
+ ## Evaluation
31
+
32
+ Evaluation was performed on the UD_Arabic-PADT test split using the standard [CoNLL 2018 eval script](https://universaldependencies.org/conll18/conll18_ud_eval.py).
33
+
34
+ Two evaluation rows are reported:
35
+ - **Full-text (F1)**: raw text is segmented by [LAMBO](https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/lambo), then parsed and compared against gold โ€” measures end-to-end pipeline performance including segmentation quality.
36
+ - **Aligned accuracy**: accuracy on correctly segmented (aligned) tokens โ€” measures parsing quality on tokens that were correctly identified by the segmenter.
37
+
38
+ ### Morphosyntactic Tagging
39
+
40
+ | Metric | Tokens | Sentences | Words | UPOS | XPOS | UFeats | AllTags | Lemmas |
41
+ | ------ | ------ | --------- | ----- | ---- | ---- | ------ | ------- | ------ |
42
+ | Full-text (F1) | 99.78 | 73.33 | 97.39 | 94.75 | 92.50 | 92.59 | 92.01 | 93.03 |
43
+ | Aligned accuracy | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 97.29 | 94.98 | 95.06 | 94.47 | 95.51 |
44
+
45
+ ### Dependency Parsing
46
+
47
+ | Metric | UAS | LAS | CLAS | MLAS | BLEX |
48
+ | ------ | --- | --- | ---- | ---- | ---- |
49
+ | Full-text (F1) | 83.86 | 80.76 | 78.77 | 73.01 | 74.72 |
50
+ | Aligned accuracy | 86.11 | 82.92 | 81.19 | 75.26 | 77.02 |
51
+
52
+
53
+ ## Usage
54
+
55
+ Install the library from PyPI (assuming you have a virtual environment created):
56
+
57
+ ```bash
58
+ pip install combo-nlp
59
+ ```
60
+
61
+ Install the Lambo segmenter - only needed when passing raw text strings to COMBO:
62
+
63
+ ```bash
64
+ pip install --index-url https://pypi.clarin-pl.eu/ lambo
65
+ ```
66
+
67
+ ```python
68
+ from combo import COMBO
69
+
70
+ # Load a pre-trained model with corresponding Lambo segmenter
71
+ nlp = COMBO("Arabic")
72
+
73
+ # Parse raw text (handles sentence splitting + tokenization)
74
+ result = nlp("ุงู„ุซุนู„ุจ ุงู„ุจู†ูŠ ุงู„ุณุฑูŠุน ูŠู‚ูุฒ ููˆู‚ ุงู„ูƒู„ุจ ุงู„ูƒุณูˆู„.")
75
+
76
+ # Inspect results
77
+ for sentence in result:
78
+ for token in sentence:
79
+ print(f"{token.form:<15} {token.lemma:<15} {token.upos:<8} head={token.head} {token.deprel}")
80
+ ```
81
+
82
+ Refer to the COMBO-NLP documentation for installation and usage instructions:
83
+
84
+ - [https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/combo-nlp](https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/combo-nlp)
85
+ - [https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/lambo](https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/lambo)
86
+
87
+ ## Citation
88
+
89
+ <!--
90
+ ```bibtex
91
+ @misc{combo_nlp_2026,
92
+ title = {COMBO-NLP Models Trained on UD v2.17},
93
+ author = {Ulewicz, Michaล‚ and Jabล‚oล„ska, Maja and Klimaszewski, Mateusz and Przybyล‚a, Piotr and Pszenny, ลukasz and Rybak, Piotr and Wiฤ…cek, Martyna and Wrรณblewska, Alina},
94
+ year = {2026},
95
+ howpublished = {\url{https://huggingface.co/collections/clarin-pl/combo-ud-217-models}}
96
+ }
97
+ ```
98
+ -->
99
+
100
+ ## Resources
101
+
102
+ - COMBO-NLP: [https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/combo-nlp](https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/combo-nlp)
103
+ - LAMBO: [https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/lambo](https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/lambo)
104
+ - UD_Arabic-PADT: [https://github.com/UniversalDependencies/UD_Arabic-PADT](https://github.com/UniversalDependencies/UD_Arabic-PADT)
105
+
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,100 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "model": {
3
+ "use_lora": false,
4
+ "lora_r": 64,
5
+ "lora_alpha": 128,
6
+ "lora_dropout": 0.05,
7
+ "lora_target_modules": [
8
+ "query",
9
+ "key",
10
+ "value",
11
+ "output.dense"
12
+ ],
13
+ "arc_hidden_dim": 256,
14
+ "rel_hidden_dim": 128,
15
+ "char_embed_dim": 300,
16
+ "max_char_len": 50,
17
+ "dropout": 0.1,
18
+ "lemma_input_proj_dim": 32,
19
+ "lemma_input_proj_dropout": 0.25,
20
+ "lemma_cnn_filters": [
21
+ 256,
22
+ 256,
23
+ 256
24
+ ],
25
+ "lemma_cnn_kernel_sizes": [
26
+ 3,
27
+ 3,
28
+ 3,
29
+ 1
30
+ ],
31
+ "lemma_cnn_dilations": [
32
+ 1,
33
+ 2,
34
+ 4,
35
+ 1
36
+ ],
37
+ "lemma_cnn_paddings": [
38
+ 1,
39
+ 2,
40
+ 4,
41
+ 0
42
+ ],
43
+ "morpho_weight": 1.0,
44
+ "feats_weight": 3.0,
45
+ "arc_weight": 1.0,
46
+ "rel_weight": 1.0,
47
+ "lemma_weight": 1.5,
48
+ "use_uncertainty_weighting": false,
49
+ "morpho_to_lemma_proj_dim": 64,
50
+ "lemma_beam_width": 5,
51
+ "use_lemma_beam_search": true,
52
+ "use_morpho_constraints": true,
53
+ "base_model": "FacebookAI/xlm-roberta-base",
54
+ "num_upos": 19,
55
+ "num_xpos": 348,
56
+ "feat_vocab_sizes": {
57
+ "Abbr": 3,
58
+ "AdpType": 3,
59
+ "Aspect": 4,
60
+ "Case": 5,
61
+ "ConjType": 3,
62
+ "Definite": 6,
63
+ "ExtPos": 5,
64
+ "Foreign": 3,
65
+ "Gender": 4,
66
+ "Mood": 6,
67
+ "NumForm": 4,
68
+ "NumValue": 5,
69
+ "Number": 5,
70
+ "Person": 5,
71
+ "Polarity": 3,
72
+ "PronType": 6,
73
+ "VerbForm": 3,
74
+ "Voice": 4
75
+ },
76
+ "feat_categories": [
77
+ "Abbr",
78
+ "AdpType",
79
+ "Aspect",
80
+ "Case",
81
+ "ConjType",
82
+ "Definite",
83
+ "ExtPos",
84
+ "Foreign",
85
+ "Gender",
86
+ "Mood",
87
+ "NumForm",
88
+ "NumValue",
89
+ "Number",
90
+ "Person",
91
+ "Polarity",
92
+ "PronType",
93
+ "VerbForm",
94
+ "Voice"
95
+ ],
96
+ "num_deprels": 39,
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+ "char_vocab_size": 109
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+ },
99
+ "max_length": 512
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+ }
encoders/char_vocab.json ADDED
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1
+ {
2
+ "char_to_id": {
3
+ "<PAD>": 0,
4
+ "<UNK>": 1,
5
+ "<SOS>": 2,
6
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7
+ "\u0628": 4,
8
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9
+ "\u0644": 6,
10
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11
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12
+ "\u064e": 9,
13
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14
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15
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16
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17
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18
+ "\u0635": 15,
19
+ "\u0648": 16,
20
+ "\u064f": 17,
21
+ "\u0634": 18,
22
+ "\u0643": 19,
23
+ "\u0629": 20,
24
+ "\u0627": 21,
25
+ "\u0645": 22,
26
+ "\u0623": 23,
27
+ "\u0651": 24,
28
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29
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30
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31
+ "\u062f": 28,
32
+ "\"": 29,
33
+ "1": 30,
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38
+ ")": 35,
39
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49
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+ "8": 56,
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+ "\u0665": 78,
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+ ";": 83,
87
+ "G": 84,
88
+ "S": 85,
89
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90
+ "Q": 87,
91
+ "I": 88,
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+ "Z": 89,
93
+ "O": 90,
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+ "C": 91,
95
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+ "s": 94,
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+ "r": 96,
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+ "o": 97,
101
+ "m": 98,
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+ "e": 101,
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+ "T": 106,
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+ },
113
+ "max_len": 50
114
+ }
encoders/deprel_encoder.json ADDED
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1
+ {
2
+ "label_to_id": {
3
+ "<PAD>": 0,
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+ "<UNK>": 1,
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12
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15
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17
+ "ccomp": 14,
18
+ "nummod": 15,
19
+ "appos": 16,
20
+ "obl:arg": 17,
21
+ "acl:relcl": 18,
22
+ "cc": 19,
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+ "acl": 20,
24
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+ "fixed": 24,
28
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29
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30
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31
+ "nsubj:pass": 28,
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40
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41
+ "discourse": 38
42
+ }
43
+ }
encoders/morpho_encoder.json ADDED
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133
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