---
language: ar
datasets:
- Marefa-NER
---

# Tebyan تبيـان
## Marefa Arabic Named Entity Recognition Model
## نموذج المعرفة لتصنيف أجزاء النص
---------
**Version**: 1.2

**Last Update:** 22-05-2021

## Model description

**Marefa-NER** is a Large Arabic Named Entity Recognition (NER) model built on a completely new dataset and targets to extract up to 9 different types of entities
```
Person, Location, Organization, Nationality, Job, Product, Event, Time, Art-Work
```

نموذج المعرفة لتصنيف أجزاء النص. نموذج جديد كليا من حيث البيانات المستخدمة في تدريب النموذج. 
كذلك يستهدف النموذج تصنيف حتى 9 أنواع مختلفة من أجزاء النص
```
شخص - مكان - منظمة - جنسية - وظيفة - منتج - حدث - توقيت - عمل إبداعي
```

## How to use كيف تستخدم النموذج

*You can test the model quickly by checking this [Colab notebook](https://colab.research.google.com/drive/1OGp9Wgm-oBM5BBhTLx6Qow4dNRSJZ-F5?usp=sharing)*

-----

Install the following Python packages

`$ pip3 install transformers==4.8.0 nltk==3.5 protobuf==3.15.3 torch==1.9.0 `

> If you are using `Google Colab`, please restart your runtime after installing the packages.

[**OPTIONAL**] 
Using of an Arabic segmentation tool approved better results in many scenarios. If you want to use `FarasaPy`to segment the texts, please ensure that you have `openjdk-11`installed in your machine, then install the package via:
```bash
# install openjdk-11-jdk
$ apt-get install -y build-essential 
$ apt-get install -y openjdk-11-jdk

# instll FarasaPy
$ pip3 install farasapy==0.0.13
```

*Do not forget to set `USE_FARASAPY` to `True` in the following code*
 
 Also, you can set `USE_SENTENCE_TOKENIZER` to `True` for getting better results for  long texts.

-----------

```python

# ==== Set configurations
# do you want to use FarasaPy Segmentation tool ?
USE_FARASAPY = False # set to True to use it

# do you want to split text into sentences [better for long texts] ?
USE_SENTENCE_TOKENIZER = False # set to True to use it

# ==== Import required modules
import logging
import re

import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, pipeline

# disable INFO Logs
transformers_logger = logging.getLogger("transformers")
transformers_logger.setLevel(logging.WARNING)

def _extract_ner(sent: str, ner: pipeline) -> str:
    grouped_ents = []
    current_ent = {}

    results = ner(sent)
    for ent in results:
        if len(current_ent) == 0:
            current_ent = ent
            continue

        if current_ent["end"] == ent["start"] and current_ent["entity_group"] == ent["entity_group"]:
            current_ent["word"] = current_ent["word"]+ent["word"]
        else:
            grouped_ents.append(current_ent)
            current_ent = ent
            
    if len(grouped_ents) > 0 and grouped_ents[-1] != ent:
        grouped_ents.append(current_ent)
    elif len(grouped_ents) == 0 and len(current_ent) > 0:
        grouped_ents.append(current_ent)
    
    return [ g for g in grouped_ents if len(g["word"].strip()) ]

if USE_FARASAPY:
	from farasa.segmenter import FarasaSegmenter
	segmenter = FarasaSegmenter()
	
	def _segment_text(text: str, segmenter: FarasaSegmenter) -> str:
	    segmented = segmenter.segment(text)
	    f_segments = { w.replace("+",""): w.replace("و+","و ").replace("+","") for w in segmented.split(" ") if w.strip() != "" and w.startswith("و+") }
	    for s,t in f_segments.items():
	        text = text.replace(s, t)
	    return text
	
	_ = _segment_text("نص تجريبي للتأكد من عمل الأداة", segmenter)

custom_labels = ["O", "B-job", "I-job", "B-nationality", "B-person", "I-person", "B-location",
                 "B-time", "I-time", "B-event", "I-event", "B-organization", "I-organization",
                 "I-location", "I-nationality", "B-product", "I-product", "B-artwork", "I-artwork"]

# ==== Import/Download the NER Model
m_name = "marefa-nlp/marefa-ner"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(m_name)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(m_name)

ar_ner = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer, grouped_entities=True, aggregation_strategy="simple")

# ==== Model Inference
samples = [
    "تلقى تعليمه في الكتاب ثم انضم الى الأزهر عام 1873م. تعلم على يد السيد جمال الدين الأفغاني والشيخ محمد عبده",
    "بعد عودته إلى القاهرة، التحق نجيب الريحاني فرقة جورج أبيض، الذي كان قد ضمَّ - قُبيل ذلك - فرقته إلى فرقة سلامة حجازي . و منها ذاع صيته",
    "امبارح اتفرجت على مباراة مانشستر يونايتد مع ريال مدريد في غياب الدون كرستيانو رونالدو",
    "Government extends flight ban from India and Pakistan until June 21"
]

# [optional]
samples = [ " ".join(word_tokenize(sample.strip())) for sample in samples if sample.strip() != "" ]

for sample in samples:
    ents = []
    
    if USE_FARASAPY:
        sample = _segment_text(sample, segmenter)

    if USE_SENTENCE_TOKENIZER:
        for sent in sent_tokenize(sample):
            ents += _extract_ner(sent, ar_ner)
    else:
        ents = _extract_ner(sample, ar_ner)
       
    # print the results
    print("(", sample, ")")
    for ent in ents:
        print("\t", ent["word"], "=>", ent["entity_group"])
    print("=========\n")

```

Output

```
( تلقى تعليمه في الكتاب ثم انضم الى الأزهر عام 1873م . تعلم على يد السيد جمال الدين الأفغاني والشيخ محمد عبده )
	 الأزهر => organization
	 عام 1873م => time
	 جمال الدين الأفغاني => person
	 محمد عبده => person
=========

( بعد عودته إلى القاهرة، التحق نجيب الريحاني فرقة جورج أبيض، الذي كان قد ضمَّ - قُبيل ذلك - فرقته إلى فرقة سلامة حجازي . و منها ذاع صيته )
	 القاهرة => location
	 نجيب الريحاني => person
	 فرقة جورج أبيض => organization
	 فرقة سلامة حجازي => organization
=========

( امبارح اتفرجت على مباراة مانشستر يونايتد مع ريال مدريد في غياب الدون كرستيانو رونالدو )
	 مانشستر يونايتد => organization
	 ريال مدريد => organization
	 كرستيانو رونالدو => person
=========

( Government extends flight ban from India and Pakistan until June 21 )
	 India => location
	 Pakistan => location
	 June 21 => time
=========
```

## Fine-Tuning

Check this [notebook](https://colab.research.google.com/drive/1WUYrnmDFFEItqGMvbyjqZEJJqwU7xQR-?usp=sharing) to fine-tune the NER model

## Acknowledgment شكر و تقدير

قام بإعداد البيانات التي تم تدريب النموذج عليها, مجموعة من المتطوعين الذين قضوا ساعات يقومون بتنقيح البيانات و مراجعتها

- على سيد عبد الحفيظ - إشراف
- نرمين محمد عطيه 
- صلاح خيرالله
- احمد علي عبدربه
- عمر بن عبد العزيز سليمان
- محمد ابراهيم الجمال
- عبدالرحمن سلامه خلف
- إبراهيم كمال محمد سليمان
- حسن مصطفى حسن 
- أحمد فتحي سيد
- عثمان مندو
- عارف الشريف
- أميرة محمد محمود
- حسن سعيد حسن
- عبد العزيز علي البغدادي
- واثق عبدالملك الشويطر
- عمرو رمضان عقل الحفناوي
- حسام الدين أحمد على
- أسامه أحمد محمد محمد
- حاتم محمد المفتي
- عبد الله دردير
- أدهم البغدادي
- أحمد صبري
- عبدالوهاب محمد محمد
- أحمد محمد عوض