readme: ---
  language: ar
  ---
  # 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%.
  