transformers pytorch bert text-classification az autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
language:
- az
metrics:
- accuracy
- f1
widget:
- text: کریم خان زندین اؤلومو ایله خانلیق یئنیدن موستقیل سیاست یئریتمگه باشلادی .
  example_title: تاریخ
- text: کیمیا علیزاده زنوزی اصیللی ایرانلی تکواندو اویونچوسودور .
  example_title: ایدمان
- text: خزر دنیزی بؤیوک‌لوگونه و بعضی فیزیکی جوغرافی علامتلرینه گؤره دونیانین ان بؤیوک
    گؤلودور .
  example_title: جوغرافیا
- text: گولخانی اؤزبک کلاسیک شاعیری ، ادیبی ، یازیچی و اؤزبک ادبیاتی‌نین ساتیریک مکتبی‌نین
    قوروجولاریندان بیری‌دیر .
  example_title: ادبیات
---
# Text Classification Model
   - Type: Fine-tuned BERT-based text classification model
   - Description: This model has been fine-tuned using [AzerBERT](https://huggingface.co/language-ml-lab/AzerBert) for text classification tasks. It is designed to categorize text into one of the following four categories: literature, sports, history, and geography.

## How to use
```python
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-classification", model="language-ml-lab/classification-azb")
```

```python
# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("language-ml-lab/classification-azb")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("language-ml-lab/classification-azb")
```