Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 190 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: MARBERT
Библиотека: transformers
Опубликована: 13 мая 2026

Ссылки

MagharibiBERT-v1

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

BERT-модель для магрибского арабского, предсказывающая пропущенные слова и подходящая для последующих задач анализа диалектного текста.

519скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены6 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MagharibiBERT-v1 — арабоязычная модель семейства BERT, разработанная для магрибских диалектов: алжирского, марокканского и тунисского. Она дообучена на основе UBC-NLP/MARBERT методом masked language modeling на больших массивах текстов из социальных сетей. Модель содержит 190 млн параметров, принимает последовательности длиной до 512 токенов и доступна в формате PyTorch через Transformers.

Основной сценарий работы — предсказание замаскированных токенов в тексте. Представления модели также предназначены для последующего применения в анализе тональности, выявлении языка ненависти и классификации диалектов. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

подстановка пропущенного слова в тексте на магрибском арабском
анализ тональности публикаций на алжирском дариже
выявление языка ненависти в текстах на марокканском дариже
классификация алжирского, марокканского и тунисского диалектов

Ограничения

Для анализа тональности, выявления языка ненависти и классификации диалектов потребуется отдельная настройка под соответствующую задачу. Заявленные диалектные варианты ограничены алжирским, марокканским и тунисским арабским.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MagharibiBERT-v1

MagharibiBERT-v1 is a Transformer-based language model pre-trained for Maghrebi Arabic dialects (Algerian, Moroccan, Tunisian).
It is initialized from MARBERT and further adapted using Masked Language Modeling (MLM) on large-scale social media text.

The model is designed for downstream NLP tasks such as hate speech detection, sentiment analysis, and dialect classification.

How to use

Fill-mask pipeline

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("fill-mask", model="messalti/MagharibiBERT-v1")

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertForMaskedLM
Ревизия весов: d2b3449