---
tags:
- generated_from_keras_callback
model-index:
- name: arabert-sarcasm-detector
  results: []
license: afl-3.0
language:
- ar
metrics:
- accuracy
- F1 score
- precession
- recall
pipeline_tag: text-classification
widget:
- text: بعد أن حصل الطالب على شهادة الليسانس بدأ فى تحضير الماجستير.
  example_title: NonSarc 01
- text: >-
    بعد أن حصل على الليسانس بدأ فى تحضيرالماجستير .وبعد أن حصل على الماجستير بدأ
    فى «تحضير» الشاى للزبائن.
  example_title: Sarc 01
- text: ' .جمع كلمة امراءة هي كلمة نساء'
  example_title: NonSarc 02
- text: .جمع كلمة امراءة هي كلمة نساء.   حتى اللغة مش قادرة عليهم  هههههههه
  example_title: Sarc 02
- text: .للجامعة العربية موقفا كبيرا
  example_title: NonSarc 03
- text: ' للجامعة العربية للانصاف موقفاَ كبيراَ !!!!! يتسع لاكثر من الف سيارة امام المبنى ,  هاهاها  '
  example_title: Sarc 03
- text: '!!هو أنت كدة عايش؟ يا بني دا أنت ميت بالحياة'
  example_title: Sarc 04
- text: شهر أكتوبر ده شهر عسل بجد مبيجبش ليا فيه غير الاكتئاب كل سنه
  example_title: Sarc 05
- text: ' فى ناس زى النسكافيه ثلاثة فى واحد يتكلموا معاك وعنك وعليك'
  example_title: Sarc 06
- text: '  في ناس زي النسمة روحهم خفيفية و وجدهم يشرح الصدر. اهلا و سهلا بكم . اسعدنا مروركم من هنا. '
  example_title: NonSarc 06
datasets:
- MohamedGalal/ArSarcasT
base_model:
- aubmindlab/bert-base-arabertv02
library_name: adapter-transformers
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information Keras had access to. You should
probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# arabert-sarcasm-detector

This model is a fine-tuned aubmindlab/bert-base-arabertv02-twitter  that was fine-tuned on the ArSarcasT dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:

| Eval Datatset| Accuracy  |  F1	 | Precession	| Recall|
| :-----      | :---:     | :---:   | :---:        | :---: |
|ArSarcasT	   |0.839 	   | 0.730 	 |  0.743 	    | 0.761 |
|iSarcasmEVAL  |0.897 	   | 0.633 	 |	0.646 	    | 0.620 |
|AraSarcasmV2  |0.769 	   | 0.553   |  0.587 	    | 0.523 |
|IDAT	       |0.807 	   | 0.807 	 |  0.775       | 0.842 |


## Model description

Fine-tuned aubmindlab/bert-base-arabertv02-twitter on Sarcastic tweets dataset for sarcasm detection text classification. 

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

- Training dataset: ArSarcasT development split.
- Evaluation Datasets: 
  - ArSarcasm-v2 test dataset.
  - iSarcasmEVAL test dataset.
  - ArSarcasT test dataset.

## Training procedure
Fine-tuning, 3 epochs.
### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- optimizer: None
- training_precision: float32

### Training results



### Framework versions

- Transformers 4.28.1
- TensorFlow 2.12.0
- Tokenizers 0.13.3

## Paper Citation
If you use this fine-tuned model based on the original ARABERT model, please cite the following paper:

Galal, M. A., Yousef, A. H., Zayed, H. H., & Medhat, W. (2024). Arabic sarcasm detection: An enhanced fine-tuned language model approach. Ain Shams Engineering Journal, 15(6), 102736. https://doi.org/10.1016/j.asej.2024.102736

### Dataset Repo

https://github.com/Mabdelaziz/ArSarcasT