File size: 907 Bytes
a50b13a ae305b3 5936d70 a50b13a d00c94d a5807d1 4f26cf0 a5807d1 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 |
---
base_model:
- CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-msa
language:
- ar
license: mit
pipeline_tag: text-classification
---
- A *very* simple model to score a sentence if it looks classic (*Old Arabic*) or not.
## Usage
```python
import evaluate
# Load the metric
fluency = evaluate.load("Baleegh/Fluency_Score")
fluency.device # 'cuda'
# Some example sentences
texts = ['هلا أعطيتني هذا', 'هل تستطيع أن تعطيني هذا']
# Compute the scores
scores = fluency.compute(texts=texts)['classical_score']
'''array([0.95677805, 0.01825629], dtype=float32)'''
for i in range(len(texts)):
print(f"{texts[i]} : Fluency {scores[i]:.2f}")
"""
هلا أعطيتني هذا : Fluency 0.96
هل تستطيع أن تعطيني هذا : Fluency 0.02
"""
```
## تنوية
قد لا ينفع هذا المقياس مع نصوصك حتى وإن كانت فصيحة، جربه جيدا. |