DL_(AraBERT)_NLP_Arabic_Dialect_Identification.ipynb

{
  "cells": [
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "view-in-github",
        "colab_type": "text"
      },
      "source": [
        "<a href=\"https://colab.research.google.com/github/youssefkamil/Arabic-Dialect-Identification/blob/main/DL_(AraBERT)_NLP_Arabic_Dialect_Identification.ipynb\" target=\"_parent\"><img src=\"https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg\" alt=\"Open In Colab\"/></a>"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "sQkYBgFwexY9"
      },
      "source": [
        "#Import Lib"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "maDc5c5oH71T"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "import pandas as pd\n",
        "import re\n",
        "from wordcloud import WordCloud\n",
        "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
        "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt\n",
        "import nltk\n",
        "import numpy as np"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "2bWiZDb5CKq0",
        "outputId": "ef54aace-6f2a-4b8f-df3d-eea9433ab552"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Mounted at /content/drive\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "from google.colab import drive\n",
        "drive.mount('/content/drive')"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "Lm5K2WLdfirg",
        "outputId": "f3df02c4-ee74-41dd-8f13-287af64a201b"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Collecting transformers\n",
            "  Downloading transformers-4.17.0-py3-none-any.whl (3.8 MB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 3.8 MB 3.9 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: numpy>=1.17 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from transformers) (1.21.5)\n",
            "Requirement already satisfied: importlib-metadata in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from transformers) (4.11.2)\n",
            "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from transformers) (21.3)\n",
            "Requirement already satisfied: regex!=2019.12.17 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from transformers) (2019.12.20)\n",
            "Collecting pyyaml>=5.1\n",
            "  Downloading PyYAML-6.0-cp37-cp37m-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl (596 kB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 596 kB 28.1 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from transformers) (2.23.0)\n",
            "Collecting sacremoses\n",
            "  Downloading sacremoses-0.0.47-py2.py3-none-any.whl (895 kB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 895 kB 45.4 MB/s \n",
            "\u001b[?25hCollecting huggingface-hub<1.0,>=0.1.0\n",
            "  Downloading huggingface_hub-0.4.0-py3-none-any.whl (67 kB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 67 kB 5.0 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: tqdm>=4.27 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from transformers) (4.63.0)\n",
            "Collecting tokenizers!=0.11.3,>=0.11.1\n",
            "  Downloading tokenizers-0.11.6-cp37-cp37m-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl (6.5 MB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 6.5 MB 26.6 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: filelock in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from transformers) (3.6.0)\n",
            "Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.7.4.3 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from huggingface-hub<1.0,>=0.1.0->transformers) (3.10.0.2)\n",
            "Requirement already satisfied: pyparsing!=3.0.5,>=2.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from packaging>=20.0->transformers) (3.0.7)\n",
            "Requirement already satisfied: zipp>=0.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from importlib-metadata->transformers) (3.7.0)\n",
            "Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->transformers) (1.24.3)\n",
            "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->transformers) (2021.10.8)\n",
            "Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->transformers) (2.10)\n",
            "Requirement already satisfied: chardet<4,>=3.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->transformers) (3.0.4)\n",
            "Requirement already satisfied: six in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from sacremoses->transformers) (1.15.0)\n",
            "Requirement already satisfied: joblib in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from sacremoses->transformers) (1.1.0)\n",
            "Requirement already satisfied: click in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from sacremoses->transformers) (7.1.2)\n",
            "Installing collected packages: pyyaml, tokenizers, sacremoses, huggingface-hub, transformers\n",
            "  Attempting uninstall: pyyaml\n",
            "    Found existing installation: PyYAML 3.13\n",
            "    Uninstalling PyYAML-3.13:\n",
            "      Successfully uninstalled PyYAML-3.13\n",
            "Successfully installed huggingface-hub-0.4.0 pyyaml-6.0 sacremoses-0.0.47 tokenizers-0.11.6 transformers-4.17.0\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "!pip install transformers"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "LkVBUMgEihKV"
      },
      "source": [
        "#Load cleaned data"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "XD5WyT-D9bcL"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "clean_df_train=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/cleaned tweets train set 2.csv',lineterminator='\\n')\n",
        "clean_df_test=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/cleaned tweets Test set 2.csv',lineterminator='\\n')"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "Tg--8DUPZt9V"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "clean_df_train=clean_df_train.dropna()\n",
        "clean_df_test=clean_df_test.dropna()"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "hqe3L2tkWtP1"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "x_train=clean_df_train['tweet']\n",
        "y_train=pd.get_dummies(clean_df_train['dialect'])\n",
        "x_test=clean_df_test['tweet']\n",
        "y_test=pd.get_dummies(clean_df_test['dialect'])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "#Class Weight\n",
        "To deal with imbalance dataset"
      ],
      "metadata": {
        "id": "wxZ4iQvmSfG_"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "from sklearn.utils import class_weight\n",
        "\n",
        "class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced',\n",
        "                                                 classes=np.unique(np.argmax(y_train.values,axis=1)),\n",
        "                                                 y=np.argmax(y_train.values,axis=1))\n",
        "\n",
        "class_weights = dict(enumerate(class_weights))\n",
        "class_weights"
      ],
      "metadata": {
        "id": "FGUplr0HEWnn",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "e17b3c24-5aa5-4a19-dc03-bda1ca2e811f"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "{0: 0.9684678362573099,\n",
              " 1: 0.9684678362573099,\n",
              " 2: 1.5786623960954778,\n",
              " 3: 0.4402969201973796,\n",
              " 4: 1.6466789601185956,\n",
              " 5: 0.9113944822672895,\n",
              " 6: 0.6031136855431867,\n",
              " 7: 0.9204126094882398,\n",
              " 8: 0.6964086378635936,\n",
              " 9: 2.2240877480856382,\n",
              " 10: 1.332134061086833,\n",
              " 11: 0.580502976304284,\n",
              " 12: 0.8184919197147458,\n",
              " 13: 0.9480374034106048,\n",
              " 14: 1.7772704567450281,\n",
              " 15: 1.5726766672191834,\n",
              " 16: 2.770004622533635,\n",
              " 17: 2.5891549552008004}"
            ]
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 10
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "_ItIupBLSQMr"
      },
      "source": [
        "#**Ktrain**"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 1000
        },
        "id": "INBew7mBSRud",
        "outputId": "d9d1b7ed-c5d9-4176-dd5c-5dc81761d1de"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Collecting ktrain\n",
            "  Downloading ktrain-0.29.3.tar.gz (25.3 MB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 25.3 MB 55.6 MB/s \n",
            "\u001b[?25hCollecting scikit-learn==0.24.2\n",
            "  Downloading scikit_learn-0.24.2-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl (22.3 MB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 22.3 MB 1.3 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: matplotlib>=3.0.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from ktrain) (3.2.2)\n",
            "Requirement already satisfied: pandas>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from ktrain) (1.3.5)\n",
            "Requirement already satisfied: fastprogress>=0.1.21 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from ktrain) (1.0.2)\n",
            "Requirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from ktrain) (2.23.0)\n",
            "Requirement already satisfied: joblib in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from ktrain) (1.1.0)\n",
            "Requirement already satisfied: packaging in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from ktrain) (21.3)\n",
            "Collecting langdetect\n",
            "  Downloading langdetect-1.0.9.tar.gz (981 kB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 981 kB 20.3 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: jieba in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from ktrain) (0.42.1)\n",
            "Collecting cchardet\n",
            "  Downloading cchardet-2.1.7-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl (263 kB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 263 kB 48.2 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: chardet in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from ktrain) (3.0.4)\n",
            "Collecting syntok==1.3.3\n",
            "  Downloading syntok-1.3.3-py3-none-any.whl (22 kB)\n",
            "Collecting seqeval==0.0.19\n",
            "  Downloading seqeval-0.0.19.tar.gz (30 kB)\n",
            "Collecting transformers==4.10.3\n",
            "  Downloading transformers-4.10.3-py3-none-any.whl (2.8 MB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 2.8 MB 38.5 MB/s \n",
            "\u001b[?25hCollecting sentencepiece\n",
            "  Downloading sentencepiece-0.1.96-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.2 MB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 1.2 MB 34.5 MB/s \n",
            "\u001b[?25hCollecting keras_bert>=0.86.0\n",
            "  Downloading keras-bert-0.89.0.tar.gz (25 kB)\n",
            "Collecting whoosh\n",
            "  Downloading Whoosh-2.7.4-py2.py3-none-any.whl (468 kB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 468 kB 46.8 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: scipy>=0.19.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from scikit-learn==0.24.2->ktrain) (1.4.1)\n",
            "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from scikit-learn==0.24.2->ktrain) (3.1.0)\n",
            "Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from scikit-learn==0.24.2->ktrain) (1.21.5)\n",
            "Requirement already satisfied: Keras>=2.2.4 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from seqeval==0.0.19->ktrain) (2.8.0)\n",
            "Requirement already satisfied: regex in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from syntok==1.3.3->ktrain) (2019.12.20)\n",
            "Requirement already satisfied: filelock in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from transformers==4.10.3->ktrain) (3.6.0)\n",
            "Collecting sacremoses\n",
            "  Downloading sacremoses-0.0.47-py2.py3-none-any.whl (895 kB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 895 kB 38.7 MB/s \n",
            "\u001b[?25hCollecting huggingface-hub>=0.0.12\n",
            "  Downloading huggingface_hub-0.4.0-py3-none-any.whl (67 kB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 67 kB 5.7 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: importlib-metadata in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from transformers==4.10.3->ktrain) (4.11.2)\n",
            "Collecting tokenizers<0.11,>=0.10.1\n",
            "  Downloading tokenizers-0.10.3-cp37-cp37m-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl (3.3 MB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 3.3 MB 33.5 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: tqdm>=4.27 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from transformers==4.10.3->ktrain) (4.63.0)\n",
            "Collecting pyyaml>=5.1\n",
            "  Downloading PyYAML-6.0-cp37-cp37m-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl (596 kB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 596 kB 45.0 MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: typing-extensions>=3.7.4.3 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from huggingface-hub>=0.0.12->transformers==4.10.3->ktrain) (3.10.0.2)\n",
            "Collecting keras-transformer==0.40.0\n",
            "  Downloading keras-transformer-0.40.0.tar.gz (9.7 kB)\n",
            "Collecting keras-pos-embd==0.13.0\n",
            "  Downloading keras-pos-embd-0.13.0.tar.gz (5.6 kB)\n",
            "Collecting keras-multi-head==0.29.0\n",
            "  Downloading keras-multi-head-0.29.0.tar.gz (13 kB)\n",
            "Collecting keras-layer-normalization==0.16.0\n",
            "  Downloading keras-layer-normalization-0.16.0.tar.gz (3.9 kB)\n",
            "Collecting keras-position-wise-feed-forward==0.8.0\n",
            "  Downloading keras-position-wise-feed-forward-0.8.0.tar.gz (4.1 kB)\n",
            "Collecting keras-embed-sim==0.10.0\n",
            "  Downloading keras-embed-sim-0.10.0.tar.gz (3.6 kB)\n",
            "Collecting keras-self-attention==0.51.0\n",
            "  Downloading keras-self-attention-0.51.0.tar.gz (11 kB)\n",
            "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from matplotlib>=3.0.0->ktrain) (2.8.2)\n",
            "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from matplotlib>=3.0.0->ktrain) (3.0.7)\n",
            "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from matplotlib>=3.0.0->ktrain) (0.11.0)\n",
            "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from matplotlib>=3.0.0->ktrain) (1.3.2)\n",
            "Requirement already satisfied: pytz>=2017.3 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from pandas>=1.0.1->ktrain) (2018.9)\n",
            "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from python-dateutil>=2.1->matplotlib>=3.0.0->ktrain) (1.15.0)\n",
            "Requirement already satisfied: zipp>=0.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from importlib-metadata->transformers==4.10.3->ktrain) (3.7.0)\n",
            "Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->ktrain) (1.24.3)\n",
            "Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->ktrain) (2.10)\n",
            "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->ktrain) (2021.10.8)\n",
            "Requirement already satisfied: click in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from sacremoses->transformers==4.10.3->ktrain) (7.1.2)\n",
            "Building wheels for collected packages: ktrain, seqeval, keras-bert, keras-transformer, keras-embed-sim, keras-layer-normalization, keras-multi-head, keras-pos-embd, keras-position-wise-feed-forward, keras-self-attention, langdetect\n",
            "  Building wheel for ktrain (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for ktrain: filename=ktrain-0.29.3-py3-none-any.whl size=25295410 sha256=09920fac421d987ade3ad007845cf18e4ed31d3f44105a3171a1f3d292a3ed7a\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/04/d5/2a/1a1826e16685841c68a43c31c8a892452b105f9467f64e49e6\n",
            "  Building wheel for seqeval (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for seqeval: filename=seqeval-0.0.19-py3-none-any.whl size=9931 sha256=217554e94cd12a70557b7ded298bd2bebde352d11cd11d79255a99468e9f25d5\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/f5/ac/f1/4e13d7aff05c722d142b7d20a88ad63f9aab11b895411241a4\n",
            "  Building wheel for keras-bert (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for keras-bert: filename=keras_bert-0.89.0-py3-none-any.whl size=33517 sha256=0fbecccfc4783f5f1f655152c356f62d762950ee20a86405866ceb5f638bae7b\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/a4/e8/45/842b3a39831261aef9154b907eacbc4ac99499a99ae829b06f\n",
            "  Building wheel for keras-transformer (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for keras-transformer: filename=keras_transformer-0.40.0-py3-none-any.whl size=12305 sha256=d4f6ef4058e582f8893a78e69ce5ca581e9db7273d7f6c133e727b6dd7e20eb1\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/46/68/26/692ed21edd832833c3b0a0e21615bcacd99ca458b3f9ed571f\n",
            "  Building wheel for keras-embed-sim (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for keras-embed-sim: filename=keras_embed_sim-0.10.0-py3-none-any.whl size=3960 sha256=c4a18738c6664c50c0f3d768263a05372a98a7a5bc3a8ad5bb6a19d4f01cbe2f\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/81/67/b5/d847588d075895281e1cf5590f819bd4cf076a554872268bd5\n",
            "  Building wheel for keras-layer-normalization (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for keras-layer-normalization: filename=keras_layer_normalization-0.16.0-py3-none-any.whl size=4668 sha256=721072203f7a3e6b827ed4ea97b59f8709e7c79cba7ad98ebb0ca0895a781f9d\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/85/5d/1c/2e619f594f69fbcf8bc20943b27d414871c409be053994813e\n",
            "  Building wheel for keras-multi-head (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for keras-multi-head: filename=keras_multi_head-0.29.0-py3-none-any.whl size=14993 sha256=7ab535d4e7b79907f97cb94175d0b7685725b653c474739a0e19d87d1aaebc0e\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/86/aa/3c/9d15d24005179dae08ff291ce99c754b296347817d076fd9fb\n",
            "  Building wheel for keras-pos-embd (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for keras-pos-embd: filename=keras_pos_embd-0.13.0-py3-none-any.whl size=6962 sha256=cda235fbb01df61ec731f1314c83335705ae12f8eca67afd00ccd8be0fad16c5\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/8d/c1/a0/dc44fcf68c857b7ff6be9a97e675e5adf51022eff1169b042f\n",
            "  Building wheel for keras-position-wise-feed-forward (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for keras-position-wise-feed-forward: filename=keras_position_wise_feed_forward-0.8.0-py3-none-any.whl size=4983 sha256=f801c35bc3410864a3afef8a005ebe2fc467307e45bce645bedff59fdf977dde\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/c2/75/6f/d42f6e051506f442daeba53ff1e2d21a5f20ef8c411610f2bb\n",
            "  Building wheel for keras-self-attention (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for keras-self-attention: filename=keras_self_attention-0.51.0-py3-none-any.whl size=18912 sha256=1810b3ac7982bf8b101b7a0f85c67f320007dd05a6e4521a507c76c1e6e05b53\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/95/b1/a8/5ee00cc137940b2f6fa198212e8f45d813d0e0d9c3a04035a3\n",
            "  Building wheel for langdetect (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for langdetect: filename=langdetect-1.0.9-py3-none-any.whl size=993242 sha256=d9f2c11fddf025415b795730bfe9f9f2f552694e017aae207058faa770abf753\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/c5/96/8a/f90c59ed25d75e50a8c10a1b1c2d4c402e4dacfa87f3aff36a\n",
            "Successfully built ktrain seqeval keras-bert keras-transformer keras-embed-sim keras-layer-normalization keras-multi-head keras-pos-embd keras-position-wise-feed-forward keras-self-attention langdetect\n",
            "Installing collected packages: keras-self-attention, pyyaml, keras-position-wise-feed-forward, keras-pos-embd, keras-multi-head, keras-layer-normalization, keras-embed-sim, tokenizers, sacremoses, keras-transformer, huggingface-hub, whoosh, transformers, syntok, seqeval, sentencepiece, scikit-learn, langdetect, keras-bert, cchardet, ktrain\n",
            "  Attempting uninstall: pyyaml\n",
            "    Found existing installation: PyYAML 3.13\n",
            "    Uninstalling PyYAML-3.13:\n",
            "      Successfully uninstalled PyYAML-3.13\n",
            "  Attempting uninstall: scikit-learn\n",
            "    Found existing installation: scikit-learn 1.0.2\n",
            "    Uninstalling scikit-learn-1.0.2:\n",
            "      Successfully uninstalled scikit-learn-1.0.2\n",
            "\u001b[31mERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.\n",
            "yellowbrick 1.4 requires scikit-learn>=1.0.0, but you have scikit-learn 0.24.2 which is incompatible.\u001b[0m\n",
            "Successfully installed cchardet-2.1.7 huggingface-hub-0.4.0 keras-bert-0.89.0 keras-embed-sim-0.10.0 keras-layer-normalization-0.16.0 keras-multi-head-0.29.0 keras-pos-embd-0.13.0 keras-position-wise-feed-forward-0.8.0 keras-self-attention-0.51.0 keras-transformer-0.40.0 ktrain-0.29.3 langdetect-1.0.9 pyyaml-6.0 sacremoses-0.0.47 scikit-learn-0.24.2 sentencepiece-0.1.96 seqeval-0.0.19 syntok-1.3.3 tokenizers-0.10.3 transformers-4.10.3 whoosh-2.7.4\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "application/vnd.colab-display-data+json": {
              "pip_warning": {
                "packages": [
                  "sklearn"
                ]
              }
            }
          },
          "metadata": {}
        }
      ],
      "source": [
        "!pip3 install ktrain"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "JU2231EiSZq6"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "import os.path\n",
        "import numpy as np\n",
        "import tensorflow as tf\n",
        "import ktrain\n",
        "from ktrain import text"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "8OlFQuzDT8aX"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "classes=y_train.columns.tolist()"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "classes"
      ],
      "metadata": {
        "id": "06SDA9MWFnbu",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "6ca72aca-d81a-483b-a282-b072520a80f5"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "['AE',\n",
              " 'BH',\n",
              " 'DZ',\n",
              " 'EG',\n",
              " 'IQ',\n",
              " 'JO',\n",
              " 'KW',\n",
              " 'LB',\n",
              " 'LY',\n",
              " 'MA',\n",
              " 'OM',\n",
              " 'PL',\n",
              " 'QA',\n",
              " 'SA',\n",
              " 'SD',\n",
              " 'SY',\n",
              " 'TN',\n",
              " 'YE']"
            ]
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 10
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "##Transformer"
      ],
      "metadata": {
        "id": "BSrz9aFR3i9B"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 416,
          "referenced_widgets": [
            "ea13f4346e304d6fad041a4d2ff3e3bd",
            "6be66788b6ac4ef3866c7d698a45a9cb",
            "f5bb4ed8d36243b69e3c10ba91612f48",
            "57c3e2c8fb5d43febd8b15d785f68687",
            "d06a8f397dab4be7b4879d9088d4a297",
            "e815b6a2d3de466e81a7450cf98ed301",
            "a9dc33b2631e4764a507f7d6438cfc89",
            "365de69300ea4e23ba5b09c30caf0004",
            "ee2bbe39c1a54394ad84509566052177",
            "ee5ad951bd4941b0a901507475b6cea6",
            "b511f294612d4efb9e479ed874a80d74",
            "45cb3340540a4b44952682ada8ada6f1",
            "f3340a6f3b2a408db0b638f395b9dd16",
            "4d17f5330f0d419e82a554de8c60c5d2",
            "1f0adbc87e014188ac1a55f633a4dab3",
            "f7373a45c8934bbb8cd614bcf1388f3d",
            "7f3567b1e9024ad98b63019d56832147",
            "6cbf6c14de1e4b2892d630f1c4b8c0e5",
            "cfdb346fa21048ef803134b5e5700ecb",
            "99f35ec227524f35a642d4aa6541f1be",
            "9f0c4b4a81e8433cb8eb3d4fb1458b3c",
            "1025325121e04eb08db7ca618a70f091",
            "75ce5456220249b2af5c6695ae984532",
            "754fb0790ba74f2db5d048bc932c4687",
            "2d9f21502e144fcea4c8d58be114f0c7",
            "602b3dc5b4ee41c084e5813a62556e45",
            "8ff7253a1b4f44a8889a1544ee11704d",
            "60128af5139b4a69b969a9f25c071390",
            "b86cce767cb64e35b4a3ac2baa91e191",
            "8579ee49cea6403aa3546bfe6ae59573",
            "f03667a029f641939e9e10a7d64361c6",
            "83ef7237bbc7458aa8e8a9bc1b79fa37",
            "9f2b14feec4b42918d0d9b9f5cb2647a",
            "3de4ee603e6d4f6cb8dc35016ac119ac",
            "a7945dc379574773b31a168584cfeefe",
            "ac35a60ae9f44ae3a9682cf0942646f9",
            "e560b0cd68f547d0a38c173bbc641430",
            "758b53350f354adcb9682faf20562c62",
            "c8a84b9edffe4aac957d3125f889ed1a",
            "43e37f5378864ab78de21f6a9f3c6be2",
            "03a80fb0207844d0bd5c1b2d39375655",
            "1e4c18aafb2a47fdb4a0483eab0a6493",
            "445546212e5f4960a9e4783b315c64ed",
            "964d6800f7144ae994c39a0e887db558",
            "f2731abe60d54589969a357033bcfee6",
            "eec29e0220dd4bf59caf56a3432da0f3",
            "8ddc604409884ae3aa74349089246186",
            "847b01eab3dd4e0aafaebc0da4ea6902",
            "45910b70364e4ee18246ee8d697e8407",
            "dc2305b9401045609260a1b5242d0c90",
            "7b77ffaf85cd4595adc1e1c56d7d8b18",
            "5480774a72d947e08f6a49792d81e7f6",
            "95bd6cce33864a4c893703f98c3c667a",
            "8afc2864095347a5959210a1cfe3a97a",
            "ea80f0c1eee44f6d92a2358f3192b963"
          ]
        },
        "id": "gWeaf1XITwoO",
        "outputId": "cb0cc972-cf2a-4d5a-d7db-0a1c474e2507"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Downloading:   0%|          | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "ea13f4346e304d6fad041a4d2ff3e3bd"
            }
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "preprocessing train...\n",
            "language: ar\n",
            "train sequence lengths:\n",
            "\tmean : 20\n",
            "\t95percentile : 52\n",
            "\t99percentile : 76\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Downloading:   0%|          | 0.00/611 [00:00<?, ?B/s]"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "45cb3340540a4b44952682ada8ada6f1"
            }
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Downloading:   0%|          | 0.00/720k [00:00<?, ?B/s]"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "75ce5456220249b2af5c6695ae984532"
            }
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Downloading:   0%|          | 0.00/2.31M [00:00<?, ?B/s]"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "3de4ee603e6d4f6cb8dc35016ac119ac"
            }
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Downloading:   0%|          | 0.00/112 [00:00<?, ?B/s]"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "f2731abe60d54589969a357033bcfee6"
            }
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.HTML object>"
            ],
            "text/html": [
              "\n",
              "<style>\n",
              "    /* Turns off some styling */\n",
              "    progress {\n",
              "        /* gets rid of default border in Firefox and Opera. */\n",
              "        border: none;\n",
              "        /* Needs to be in here for Safari polyfill so background images work as expected. */\n",
              "        background-size: auto;\n",
              "    }\n",
              "    .progress-bar-interrupted, .progress-bar-interrupted::-webkit-progress-bar {\n",
              "        background: #F44336;\n",
              "    }\n",
              "</style>\n"
            ]
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.HTML object>"
            ],
            "text/html": [
              ""
            ]
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Is Multi-Label? False\n",
            "preprocessing test...\n",
            "language: ar\n",
            "test sequence lengths:\n",
            "\tmean : 20\n",
            "\t95percentile : 53\n",
            "\t99percentile : 76\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.HTML object>"
            ],
            "text/html": [
              "\n",
              "<style>\n",
              "    /* Turns off some styling */\n",
              "    progress {\n",
              "        /* gets rid of default border in Firefox and Opera. */\n",
              "        border: none;\n",
              "        /* Needs to be in here for Safari polyfill so background images work as expected. */\n",
              "        background-size: auto;\n",
              "    }\n",
              "    .progress-bar-interrupted, .progress-bar-interrupted::-webkit-progress-bar {\n",
              "        background: #F44336;\n",
              "    }\n",
              "</style>\n"
            ]
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.HTML object>"
            ],
            "text/html": [
              ""
            ]
          },
          "metadata": {}
        }
      ],
      "source": [
        "t = text.Transformer('aubmindlab/bert-base-arabertv2', maxlen=76, class_names=classes)\n",
        "trn = t.preprocess_train(x_train.to_numpy(), y_train.to_numpy())\n",
        "val = t.preprocess_test(x_test.to_numpy(), y_test.to_numpy())"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "dYezj3H_Vpep"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "model = t.get_classifier()"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "ozP0F354x1uM"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "model.load_weights('/content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/ktrain model bert-base-arabertv2 V0.2/weights-30.hdf5')"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "model.summary()"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "WOEpFUEx9DD2",
        "outputId": "bd7faef1-ab05-4772-e563-fb81832e20b5"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Model: \"tf_bert_for_sequence_classification_1\"\n",
            "_________________________________________________________________\n",
            " Layer (type)                Output Shape              Param #   \n",
            "=================================================================\n",
            " bert (TFBertMainLayer)      multiple                  135193344 \n",
            "                                                                 \n",
            " dropout_75 (Dropout)        multiple                  0         \n",
            "                                                                 \n",
            " classifier (Dense)          multiple                  13842     \n",
            "                                                                 \n",
            "=================================================================\n",
            "Total params: 135,207,186\n",
            "Trainable params: 135,207,186\n",
            "Non-trainable params: 0\n",
            "_________________________________________________________________\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "##Learner"
      ],
      "metadata": {
        "id": "sYQFIANyROtQ"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "0_rBFTjEVXkD"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "learner = ktrain.get_learner(model, train_data=trn, val_data=val, batch_size=64)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "xorDGF0ahq1T"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "learner.fit(5e-5, 50, steps_per_epoch=300,\n",
        "            checkpoint_folder='/content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/ktrain model bert-base-arabertv2 V0.4',\n",
        "            # class_weight=class_weights\n",
        "            )"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "##Save Predictor"
      ],
      "metadata": {
        "id": "mhLbhD7cRnZS"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "xCPyMtk3L1qR"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "predictor = ktrain.get_predictor(learner.model, preproc=t)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "predictor.save('/content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/Final model')"
      ],
      "metadata": {
        "id": "tXHuWubheT6x"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "##Confusion matrix"
      ],
      "metadata": {
        "id": "PdNp70nlRbCJ"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "XQ4beXIyHdYB",
        "outputId": "e2f8b487-71e7-4722-f79a-8a64adea7fd7"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "          AE       0.47      0.51      0.49       192\n",
            "          BH       0.35      0.45      0.39       184\n",
            "          DZ       0.65      0.64      0.64       170\n",
            "          EG       0.67      0.89      0.77       200\n",
            "          IQ       0.90      0.56      0.69       178\n",
            "          JO       0.45      0.38      0.41       180\n",
            "          KW       0.47      0.47      0.47       190\n",
            "          LB       0.67      0.73      0.70       194\n",
            "          LY       0.63      0.79      0.70       169\n",
            "          MA       0.86      0.74      0.79       178\n",
            "          OM       0.49      0.63      0.55       169\n",
            "          PL       0.41      0.56      0.48       173\n",
            "          QA       0.51      0.53      0.52       198\n",
            "          SA       0.41      0.54      0.46       199\n",
            "          SD       0.91      0.71      0.80       188\n",
            "          SY       0.71      0.41      0.52       194\n",
            "          TN       0.88      0.48      0.62       154\n",
            "          YE       0.51      0.37      0.43       193\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.58      3303\n",
            "   macro avg       0.61      0.58      0.58      3303\n",
            "weighted avg       0.61      0.58      0.58      3303\n",
            "\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "cf_matrix=learner.validate(val_data=val, class_names=classes)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "import seaborn as sns\n",
        "plt.figure(figsize = (20,20))\n",
        "\n",
        "ax = sns.heatmap(cf_matrix, annot=True, cmap='Blues')\n",
        "ax.set_xticklabels( classes)\n",
        "ax.set_yticklabels( classes)\n",
        "ax.set_title('Seaborn Confusion Matrix with labels\\n\\n');\n",
        "ax.set_xlabel('\\nPredicted Values')\n",
        "ax.set_ylabel('Actual Values ');\n",
        "\n",
        "## Ticket labels - List must be in alphabetical order\n",
        "\n",
        "## Display the visualization of the Confusion Matrix.\n",
        "plt.show()\n"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 961
        },
        "id": "ae4wHBgQ3ULI",
        "outputId": "b03aa5c0-576a-4be1-f430-b4b964fd64fe"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<Figure size 1440x1440 with 2 Axes>"
            ],
            "image/png": "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\n"
          },
          "metadata": {
            "needs_background": "light"
          }
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "##Test some texts"
      ],
      "metadata": {
        "id": "tD3yjl8TSS6P"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "R8V8KGrNoVhb"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "# ktrain.get_predictor(model, t).save('/content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/ktrain model')"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "ZFm-PK_QecoS",
        "outputId": "2844287d-2e73-478a-cbcd-7204c7c8cc60"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "LB PL\n",
            "JO PL\n",
            "SA SA\n",
            "EG EG\n",
            "YE YE\n",
            "KW YE\n",
            "IQ IQ\n",
            "BH BH\n",
            "LB SY\n",
            "YE YE\n",
            "JO YE\n",
            "PL PL\n",
            "LB SY\n",
            "LB LB\n",
            "QA SY\n",
            "AE AE\n",
            "BH SA\n",
            "SY SY\n",
            "AE OM\n",
            "TN TN\n",
            "AE AE\n",
            "OM AE\n",
            "SA SA\n",
            "JO JO\n",
            "KW KW\n",
            "SD SD\n",
            "SY SY\n",
            "KW KW\n",
            "KW QA\n",
            "IQ IQ\n",
            "PL JO\n",
            "IQ IQ\n",
            "AE QA\n",
            "MA MA\n",
            "EG EG\n",
            "JO KW\n",
            "MA TN\n",
            "SY LB\n",
            "PL SY\n",
            "PL JO\n",
            "YE YE\n",
            "EG EG\n",
            "DZ MA\n",
            "LB LB\n",
            "SY DZ\n",
            "KW DZ\n",
            "QA QA\n",
            "BH DZ\n",
            "EG EG\n",
            "YE SY\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "i=0\n",
        "for i in range(50):\n",
        "  pred=predictor.predict(clean_df_test['tweet'][i],return_proba=True)\n",
        "  print(classes[np.argmax(pred)],clean_df_test['dialect'][i])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "tweet_number=0\n",
        "for tweet_number in range(1000):\n",
        "  pred=predictor.predict(clean_df_test['tweet'][tweet_number],return_proba=True)\n",
        "  print(\"\\ntweet : \",clean_df_test['tweet'][tweet_number])\n",
        "  print(\"Actual : \",clean_df_test['dialect'][tweet_number])\n",
        "  print(\"prediction : \",classes[np.argmax(pred)])"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "2GtAas_kb455",
        "outputId": "bf809152-4a0d-43c0-af63-65aa1ef381bb"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "\n",
            "tweet :  ام لا لا ماشي حالو\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  يا عم لو يحكولي سافر شالح حوافق بس سفروني\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  ه قرار اقفال ال+ محل +ات ال+ ساعه كان في +ه فواءد أكثر من ذي\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  عند +نا بيسجلو مواد إنساني عشان ترفعلهم ال رد +ت في صدر +هم و اجلو امتحان +ات ال+ إنساني و هيخلصو آخر ناس\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  يا فدي +ت بنت ال+ يمن و+ صوت +ها و+ اله يجن رب +ي يحفظ هالصوت و+ يحفظ وطن +ا ال+ يمن ال+ غالي\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  عن نفس +ي ماشفت شي\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  زين شنو ال+ فاءده شنو هالغباء الي صاير ب+ عقل ال+ بن +ات\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  هذا الي يقول ل+ +ك يموت و+ لا ينسى\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ تحب فرج +ي +ك قديش اشقر أنت لو ب+ تموت ما رح محي ال+ صور\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ ناس الي تلوم نفس +ها الي تسامح ب+ سهول +ه الي ماتغلط علي أحد الي تصبر كثير الي يحب +ون من قلب اقول +كم شي محد يستاهلكم\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  بشري طيب +ه في هذه ال+ ساع +ات بعد مفاوض +ات حثيث +ه الان تم ال+ سماح ل+ بقاء ال+ باخره ال+ صينيه و+ نزول ال+ حاوي +ات الي قلت +وا\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  اطلعو تيجالي و+ ما بدن +ا حد ب+ دال +ه ال+ مهم اطلعوه\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  اي و+ اله شي بفرفح\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  هاهاهاهاها يعني +كن +ت ناقش +ت +ك لو ما قل +ت كل +نا منحب ال+ سيد بس لي بعد +ها مضحك ل+ امان +ه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  رح +نا ل+ سوق تعود +نا ع رمضان و+ قفلوه ف وجيه +نا ه ماقصروا انتو أصل +ا ماتشبعون\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  هذا قانون قديم من أول ما استو +ت ال+ جواز +ات ال+ حرمه يعطون +ها دريول ب+ دون كلام و فيز +ه ال+ خدم حسب ما يحتاج ال+ مواطن اذ +ا ماعنده مزرع +ه كيف يسمح +ون ل+ +ه يكفل مزارع ال+ أمور سهال +ات ما يحتاج ل+ +ه تويتر\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ هلال ب+ يسجل يا اتفاق +ي يالي علي اعصابك\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  تسلميلي يا روح +ي أنا وان +ت +ي احلي و+ اغلي أخت و+ صديق +ه بلك +ون كل +ه رب +ي ما يحرمني من +ك حبيب +ت +ي\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  هلا اخوي ال+ حمدله علي فوز ال+ منتخب و+ مبارك ل+ +نا ال+ بطوله ال+ حمدله\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ دفاع فضيح +ه ه اله ياخذكم\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ في نفس ال+ وقت ما يقعد ساكت و+ يغض ال+ بظر و+ لا كان +ه في شي غلط قاعد يصير ال+ رجل اتي ل+ روما ل+ استثمار و+ ليس ل+ كي يرمي فلوس +ه علي ال+ فاضي\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  اذ +ا الي ف بالي ف مشكور علي ال+ تغريده\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  طالب +ك لاتجيب طار +ي ل+ محمد ال+ شلهوب ترى مافي +هم مكفي +هم\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  رب +ي يبارك ب+ عمر +ك و+ الف مبارك الك كمان فال +ك ال+ بيرق\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  اله ينعم ب+ حالك ياخوي و+ ما علي +ك زود تستاهل ال+ طيب\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  يا حبيب +نا أنا من أشد ال+ معارض +ين ل+ مزمل لكن في ناس مرتد +ين عديل و لا داسنها و كمان ب+ طالبو ب+ تغير الديان +ه في ال+ رقم ال+ وطني ب+ قت علي مزمل نحن ما ناس مغفل +ين عشان نصدق أوهام زي دي و لو صدق +نا +ها و صفق +نا لي +ها ال+ دور حيجيك و حيجي +نا ال+ شغله كل +ها تصفي +ه حساب +ات ما اكتر\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  تعل +ا و+ تعمر يادار ب+ وجود ال+ رءيس بشار\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  هذي جامع +ه بس تطبع شهاد +ات بس وايد علي +هم ال+ مبني و+ أدخل فلوس بس كافي علي +هم هالمبني\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  حنا يا أهل قطر موجود +ين و+ مع +كم طال عمر +ك\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ندري بيه +ا اكو شي جديد لان لحد الان ماكو رد حقيقي عملي كل +ها خطاب +ات و+ سوفيات ب+ لكي تبين بعيد رأس السن +ه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  ه اله يهدي ال+ بال\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  كذاب وجه +ك ياصلف ياوصخ احن +ه ال+ عراق روح كول خر +ا ب+ فلوس +ك عل +ه اساس ماعدنه بترول ال+ مفاعل بعد ال+ قصف لم يبني بني +ت +ه من وين انت +ه يافرخ\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ ربع +نا مشغول +ين ب+ ال+ اخوان الي هم ملعون أبو جد +هم ف+ ال+ سجون و+ الآن يتقاتلون و+ يطلع +ون شيل +ات و+ يحاصر +ون بعض و+ صحي +نا من ال+ نوم الا صاروخ ضارب ال+ رياض\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  يعني أنت لو +كن +ت مقتنع بان عقل +ها أجمل من جسم +ها +كن +ت جب +ت +ها ل+ برنامج تولع ال+ حلقه و تزيد نسب +ه ال+ مشاهده الي عند +ه عقل مبتستضيفهم طوني\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ بيضه ب+ قت ب ج فياريت نحافظ علي ال ج الي حيل +ت +نا\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ثالث نهاء +ي عالتوالي قولدن ستيت و+ كيفلاند ال+ احتكار مو بس بكره ال+ قدم دوري اغلي ال+ اعب +ين مافي الا نادين\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ مال حبيبي مالو قولو لي اش جرالو\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  مريب و+ غريب شو هالصدفه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  لو اشوف هالهدف ميه مر +ه ب+ ال+ يوم ما رح ازهق من +ه\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  جاج مقلي بطاطا مقلي +ه سلط +ه خيار و+ لبن مايونيز و+ كاتشب\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ه رجعتم تشحتو حتي من يجلس معا +كم مساكين\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  أيمي و+ ال+ متنع +ين عن ال+ رقص هيروحوا فين\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ماتسبوش فيرناندينو را +ه ميت +ه لي +ه نسيبتو\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  يحرق حريشكن علي هالتغريدات كل +ها حمام و+ جور +ه خ ا و+ مسب +ات و+ بهدل +ه يعني حط +وا حد تغريداتكن ل+ توعي +ه كسختالنموذج فيكنوبالارزهوبمرقدالعنزه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  صح متل ماصار مع رياض محرز مخل +وا كلام وماقالوه حسب +ي اله و+ نعم ال+ وكيل\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  هذي أنا الي مو هي\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  اش هالسالفه ال+ يديده ما أقعد من ل+ رقاد الا ضايفني علي قروب و أنا ماعرف حد من +هم و+ آخر شي تطلع مدرس +ه من مدرس +ات بنات +ي\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  اعذر جهل +ي ال+ تخلص من ال+ فلاش بليج ان ما ال+ بديل\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  أي ال+ تواضع ده حضر +ت +ك أستاذ كبير\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  تخيلو ال+ عالم ب+ دون +ي الي قلب +ه ضعيف لا يتخيل\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  وان كان شوقي ل داري و+ خلي طال صبر +ه فماحب ال+ ديار الا ديار سيدي حمد تاريخ …\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله مو أنت ال+ خل و+ لا ال+ مشكله أنت مجتهد جد +ا جد +ا جد +ا لكن ال+ اداره فاشل +ه و+ خيب +ت ظنون +ا و+ اله\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  مستحيل نصوت ل+ واحد ورا +ه حزب ال+ تحرير و ما يستعرفش ب+ ال+ دستور مستحيل نصوت ل+ واحد سارق و متحيل صوتي ما يمشي كان ل+ حاتم بولبيار\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  يلعنروحكياسيسي\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ماشفت وزير صار مصخر +ه مثل هالرجال يارب تعافي +نا و+ لا تبتل +ي +نا قطر السعوديه دليم\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  صراح +ه أنا ما أحب ال+ راب بس بعد +ها صر +ت احب +ه\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ما عند +ها شام +ه علي رقب +ت +ها\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  استغفر اله ال+ عظيم أخاف من +هم احس لو و+ دهم ذبح +ون +ه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  يمكن ب+ ال+ اردن كل +ها الي بقبضو هادا ال+ مرتب\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  اتعاركو بعيد علي +نا و+ ال+ محامي لازم يتسال اذ +ا كاذب عاد يكون مش أهل ل+ محام +ات و+ يكذب علي واحد فطس عفو +ا قصدي مات عيب يا منير بن صالح +ه\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  يقولك مخلف +ه من يمشي ب+ شويش شوي و+ +هم مخل +ين رادار ب+ سرع +ه ف+ شارع ال+ عام كيف كيف كذا +ك\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  مري +ت ب+ ال+ اكتءاب بس عالج +ت نفس +ي ال+ حمد ل+ +ه سنو +ات وشي ال+ حين اذ +ا ضاق +ت بس ابتعد عن ال+ ناس و+ اصيح لين ارتاح كل +ها ساع +ه أو ساع +ت +ين و+ ارجع اضحك\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  تخيل +ان +ك مومن جيل ال+ ثمانين +ات الي يتحمل ال+ صعاب لايهمهالماده و+ ل+ ال+ مظاهر يصدق في ال+ محبه و+ يفي ب+ ال+ وعود وان قال ابشر قدهابسيط عفوي متواضع كريم صحيح +ان +ه عصبي لكن مافي +ه أطيب من قلبهيحب ل+ +ك ال+ خيرمثل مايحبهلنفسه مايتخلي عن +ك وقت الحاج +ه مافي +ه ارق من فءاد +ه و+ ل+ الين من قلب +ه و+ +ه فديتنا بس\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  يعني ماتبون أحد يبكي الا اذ +ا مات أحد\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  يا غبي ال+ عمليه قديم +ه في ب+ داي +ه شهر مثل ال+ أحداث الي عرضوها ال+ يوم ذكر أحد +هم في ال+ فيديو ال+ تاريخ\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  من اتعين أو يصير عند +ي شغل\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  لوصارتويترحكومي كل حساب لازم تود +ي +ه ال+ صادر ب+ يحطول +ه رقم ملف\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  مايقهروني غير ال+ بنوك يربط +ون اقلام +هم ب+ حبل ال+ حين حنا واثق +ين في +كم و+ حاط +ين كل فلوس +نا عند +كم و+ انت +وا مو واثق +ين في +نا ب+ قلم ب ريال رجعو فلوس +ي بس\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  انطلاق +ت +هم فخم +ه و شغل +هم مرتب تقني +ا شاطر +ين\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  معن +هم انمحطوا لعب و+ نتيج +ه و+ في قول ثالث صحيح لغا +ه ال+ حكم و+ في +ه ب+ لن +ت +ي صحيح ل+ +هم ما انحسب والي ما سوا شي غير +ه طول المباراه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  مبروك ال+ فوز وان شاء اله ب+ تفوزي في أشياء أحسن يارب احكيلي شو نوع تلفون +ك\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  واش مرابط مش +ا عند +هم صافي\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  مو خاف يجيني مليون +ين دينار عراقي ما يسون أقل من ألف درهم بس ال+ مليون +ين ال+ كويتي بي +هم فد ملا +ين درهم\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  أنت تقول شل +ه لو اش سرخوه الحق +ها\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ودع +ت +ك ب+ دموع +ي و+ قلب +ي بين ايدي مش بين ضلوع +ي ب+ ست +نا ترجعلي تحضني تمسحلي دمعي تسمعني كلم +ات تنسيني كل الي فات كلم +ات +ي يومياتسركانيه\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  أذكر ال+ قط يجيك ينط\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  لا أنت الي تعرف ال+ مستحي أصل +ا مافي وجيه +كم حي +ا ماعلموكم اهل +كم +ان +ه ال+ جذب و+ ال+ سب و+ طعن ال+ إعراض حرام لكن شقول أنتم فءه بسيط +ه من أبوظبي\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  رب +نا هيكرمنا ب+ إذن اله و+ نبق +ي دول +ه مش أشلاء علشان ال+ نت مش عارف يشتغل وسط ال+ اشلاء رب +نا ينتقم من ال+ +هم أمين\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  مبروك +ين و+ عسي اله يوفق +ه و+ يتم علي +ه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  هلق ال+ استعمار فرض علي +نا بس ال+ استحمار نحن +ا في +نا نعمل +ه أو ما نعمل +ه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  لذيذ يم يم اتحسه ف فمي ال+ حين يتفتق\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حياه حلو +ه بس نفهم +ها ال+ حياه حلو +ه ما احلي انغام +ها\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  هذا خلي جمهور +كم يرجع حافي و+ مهزوم\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  كل ال+ تايم لاين رونالدو و+ زيدان اله ياخد +كم ب+ كفي نكد\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  و اله اصب +ت بس شنسوي يا أخ +ي ال+ ديره استو +ت دير +ه ال+ أجانب ب+ لا رادع\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  مجموع +ت +نا تسن +ها بد +ت تصير صعب +ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  لم +ه حلو +ه و+ ناس طيب +ه مع اهلي عزو +ت +ي و+ حبايب +نا صلهالرحم رب +ي يجمع +نا و+ يا +كم علي ال+ خير دائم +ا مع ال+ احباب\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  هاظ الي كان خايف من +ه أبو غزال +ه +ان +ه شعب ما ب+ نعطي عطل +ه أكثر من يوم ب+ تعود\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله منشغل ب+ ال+ حمله ياخوي داخل +ين علي موسم ال+ أربع +ين و+ تجهيز +ات\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  يسعدو احلي أبو مصطفى عقبال فرح +ت +ك\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  اتفق في اي حت +ه في ال+ ميدان موجود\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  قلب +ك معان +ا زي ال+ غريب ب+ تبيع هوا +نا و+ تقول نصيب\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  عند +ي ابني بعد بدو سن +ه و+ ب+ يتخرج مهندس مدني و+ بوجو ع الماني +ا يلا وحد +ه ب+ إذن اله ع اميركا بس يلي عمفكر في +ه ال+ هجره ع تركيا\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  خش +ها تحت ياراعي ال+ شوارما\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  حرام عليج أنا ازف\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  لازم عطول نذكر سعاد +ت +ه بهالفيديو\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  شن +وا معنا +ها ال+ منشن معايا مش كفاي +ه\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  نفي ال+ مدرب ال+ كداب و+ أنتم كذالك هو ل+ كره +نا في +كم و+ في مالق +ا اح +نا تفرجتا علي ال+ مباره و+ شوف +نا ايش ل+ صار في ال+ مباره مانحتاج نسمع من مدرب فاشل\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  اخوي أنت عند +ك شجاع +ه ال+ فرسان و+ هذي تصريح كان يصب في صالح ال+ فريق و اله يوفق +كم المباراه ال+ يايه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  اح +نا ب+ ال+ جنوب تهام +ه عسير احس ال+ ديره ال+ يوم ال+ جو مر +ه براد ال+ حمدله كان حر يذبح و+ رطوب +ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  وسط ال+ فياض الي ب+ +ها ازهار و+ اعشاب ريح ال+ خزامي فايح ن في مسا +ها استرجع ال+ ذكرى …\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ مغرب أنت و اداء +ك و زياش متاعدك و التسع +ه نقاط الي ترشحتوا بي +هم سفسريكم و باب عليو +ه متع مصر\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  ما يحتاج ل+ +ه حل نوم ال+ عوافي اله يهني +ه\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  مبارح ابن عم الي كاتب و+ اله لو حد يجيني يقلي ياله نسافر ل+ احط اواعي +ه ب+ كيس خبز ه\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ يش وقف +ت +ي علي ال\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  زي كان +ه عادي و+ بطل +ت تفرق حرب أو غير +ه\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  حد طلع دي عمل +ها لايك في +ها شبه من دي فعل +ا\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  بس خلاص أنا اسف أنا الي كتب +ت موسى\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  قال عمي ال+ هادي يا ب+ نزير شن +ي معنا +ها\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  +ها +ي ال+ صوره ما ب+ تنحط ب+ ال+ هويه بس تقدمي ال+ ملف بحطوكي قدام كمير +ا عند +هم و بصوروكي\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  مطلوب نضحك واق واق واق علي\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  اذ +ا ال+ موضوع بدو يزعلك عمرو ما حد +ا يرجع نحن عم نمزح أو شطح +نا شوي بس ب+ ال+ اخر كل +نا عم نلطش بعض ما في شي ب+ يحرز نزعل علي +ه الا ال+ وطن تحي +ات +ي احلا صونيا و ب+ عتذر اذ +ا ضايق +ت +ك\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  نصيح +ه رمضاني +ه لا تقبل عزيم +ه اي شخص علي ال+ إفطار لان ال+ دعاوي الي تجيك ب+ ال+ مطبخ أنت في غني عن +ها افطر في بيت +ك أحسن ل+ +ك ه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ هلا ابو +ك ما ب+ يعرف +ان +ك ب+ تدخن\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  أبو عمر لأن +ك هلالي راح يغضب +ك و+ يزعلك ك+ لامي\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  كيف ال+ واحد مكن يسمع غني +ه ل حسين ال+ جسمي ب+ دون ماينتحس حد +ا لقي شي تعويذ +ه أو شي حجاب\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  حرام مايترجمون كل حلق +ات +ها\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  أجمل سن +ه مر +ت علي حيا +ت +ي في +ها تحق حلمي و+ امني +ت +ي\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ناس و+ مدن حاج +ه تعقد +ك عديل أروع هبوط ليلي أمكن تصوير +ه شوف ال+ بشريه دي وصل +ت وين\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ عمي ضرب جوز عيونو اذ +ا رءاس +ه بلدي +ه مو +ها +ين علي +ه يترك +ها شل +ون ال+ رءاسه شو راح يسوي بال و+ اله ل+ يصير ال+ دم ل+ ركب\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  لايك ل+ صفح +ه ال+ جديده مسلسل +ات و أغاني عراقي +ه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ +ك شو القص +ه نازل +ه شعبي +ت +ه ال+ زلمه طول عمر +ه فوق ال ب+ يكلع ب+ ال+ انتخاب +ات شو صاير علي +ه مسكين ل+ +ك حتي قدام مصر\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  هو عمرو أديب عمل أي\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  يع يع يع يع يع\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ما بيد +كم شي بس ال+ هياط سلاح ب+ لا رجال\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  أتصور يفرح ب+ ال+ جنه يلق +ا ال+ حوري +ات و يشوف زين +هم و يشوف ال+ خدم متاعو يقول يارب ليك ال+ حمد يدخل ل+ بيت يلقا +ها تستنا في +ه ال+ شعر مشعشط و ال+ عين محوق +ه\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  يا اله كيف مكن يطلع طبخ +نا متل طبخ امه +ات +نا ب+ طبخ ب+ طبخ بس لا مو نفس ال+ شي كل شي\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ +هم ل+ +ك ال+ حمد كل +ه ال+ +هم لا قابض ل+ ما بسط +ت و+ لا باسط ل+ ما قبض +ت و+ لا معطي ل+ ما منع +ت و+ لا مانع ل+ ما أعطي +ت و+ لا مقرب ل+ ما باعد +ت و+ لا مباعد ل+ ما قرب +ت\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ف+ وشي ب+ حب ال+ فوشي ما ب+ موت قبل ما انصب محكم +ه تفتيش زي ما وعد +ت +ك حبيب +ت +ي\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  شو عاصم +ه سويسرا يالثور\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  يعملو ال+ فازه طول ع ال+ حم\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ياشين بعض ال+ عرب ل+ اصار يتعمد يغيب و+ يطول ال+ غيب +ات ب+ ال+ عاني وش في +ه مايشكر ال+ نعمه و+ يتحمد قدام ياخذ مكان +ه واحد +ا ثاني\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  شاد حيل +ه هذا ال+ جويتي يا سعود يا قحطان +ي عط هذا ال+ جويتي شر +ه يستاهل جوت +ي ب+ ال+ مقاس ال+ عاءلي ه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ لا تحط ف+ بال +ك كل +نا شباب و+ نعرف +ان +ها غشمر +ه يابوليد ركز ف+ ال+ ملعب و+ كل +نا معا +كم والي صار و+ لا كان +ه صار و+ ال+ شره عالي نشر ال+ فيديو\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  من عيون ال+ ناس بسم اله علي +ك حافظ +ك رب +ي و+ لا يمسك خطر\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ قتاش وش معنا +ه يقول دافريك\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ناطق ال+ حكومه يكثر ال+ نصب\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ تيار صاير لعب +ه بيد ال+ بعثيه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  أستاذ جورج حكيلنا عن ميزان ال+ جزر شل +ون هو\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  أي الي ب+ تعمل +ه يخليك مبسوط — دائم +ا بقر +ا قران\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ ما يجوع ال+ مسءول استن +ي بعد +ها ال+ فرج ع ال+ بلاد اما غير هي +ك ف+ لا تيجيني و لا اجيك\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  أصل +ا ال+ أطفال يسمع +ون اسم +ي يحسو +ن بطمانينه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله ك+ لو تمام ال+ دنيا ب+ تبوس ايدي +ك وش و+ ءفا عايش +ين ب+ حفر +ه من ال+ اشتياق و+ عم نختير عبكير شو بدن +ا نعمل\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ ما ب+ قابل موظف حكوم +ه محترم بقي عايز ابوس رأس +ه و+ اله\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  يا ليت محد يسالني ايش جديد +ك لان حيا +ت +ي تنسخ الي حصل أمس و تلصق +ه كل يوم\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  حلق +ه من +ي ال+ شاذلي حاج +ه و+ فيديو علي مظهر برنامج ع ال+ يوتيوب كان بعد ال+ حلقه ل+ ما ال+ دكتور فضح +ه\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  اح +نا عشق +نا +ها وايد عشق +نا +ها من يوم فتح +نا علي ال+ دنيا اله يخلي +ها ل+ +نا ال+ كويت ديرتنا و+ يحمي +ها من كل شر أمين عيديالكويت\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  الي ل+ +نا أكثر من الي علي +نا\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  موعد +نا ال+ يله مع ماخفياعظم عزيزي ال+ داشر و+ ناس +ه دليم أنتم بريء +ين الب +ت +ه ما ورد في لكن أنت يا ريكي و ال+ طرارالملك شدو ال+ احزمه راعي ل+ وزار يربط +ه والي لابس تي تايم يقط +ه لان حرار +ت +ه ب+ ترتفع\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  عمر ال+ جواز ما حيك +ون علشان أولاد و+ بس ال+ جواز مود +ه و+ رحم +ه وحد يشليك ل+ ما تكبر أو ال+ دنيا تغير في ست +ات زي ال+ فل و+ في رجال +ه برد +ه زي ال+ فل إنما قص +ه ال+ تجميد دي رب +نا ال+ اعلم بيه +ا صباح +كم رايق\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ ب+ غزل صيفي غزاوي كل +هم كرا +ت +ين الا انتي صن +ي +ه بلاستيك\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  حرفي +ا كد +ه عشان كد +ه ال+ تاخير في صالح +ه و+ في صالح ال+ مجلس كل +ه\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  اعتقد تحتاج مترجم لأن +ك بس تبي تنتقد و+ هذي الي مخلي +ك مو عارف اشتكتب\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  م أعرف اذ +ا اداوم أو لا\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  لا تعب قلب +ك من ال+ دنيا و+ ضاق لاتبين حتي لو جرح +ك عميق عز نفس +ك حتي لو شفت ال+ فراق موت شامخ يارفيقي لا تضيق\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  شي طبيعي متعود +ين علا قهر ال+ جماهير اله يصبر +نا بس\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ياخي شكوني منال حمروني و اش تعمل في حيا +ت +ها و شنو +ه توجه +ات +ها\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  رب +ي يباركلكم ان شاء اله خوي عيسى\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ تشوف +ه ب+ ال+ سوبر و+ هذا نجم لا ينتهي أبد +ا\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  كسنطيبين ب+ صوت صلاح بادي\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حندقوق يتنشف و+ ينحط مع +ه كزبر +ه بري +ه ناشف +ه و+ نسم +ي +ها حواج +ه منسف و+ أهل عمان يسمو +ها بهار +ات منسف\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  احلي شي هو +ه نفس +ه ب+ يحكي +هم ب+ لبناني ل+ بني +ه تابولي +ه يعني ال+ أكيد مش اسراءيليه عالاقل\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يحمي ال+ جيش ب+ كل خطو +ه و+ يرجع +هم سالم +ين ل+ اهل +هم و+ رمضان انشال +ه خير علي +هم و+ عالوطن و+ قاءد ال+ وطن\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ جو حلو لازم شي مزاج\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  مش +ت شوي +ه كلام كثير يمين يسار فوق تحت يعصب علي ال+ تركيز علي شيء معين\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حمدله ان ما سكتو عن +ها لازم ال+ ناس تصحي شوي و تحترم مشاعر الي حوالين +ها و مشاعر ال+ متابع +ين بعد صح كلام +ه ماقدرت أكمل ال+ مقطع عور قلب +ي حتي واهي تكلم يبي يعرف منو تطول +ها معا +ه و تقول +ه ماما لا تبجي و+ اهو ل+ يلح +ين لا بجي و+ لا دري شالموضوع لعب +ت ب+ مشاعر +ه عشان تحرق قلب +ه و+ يبجي جدام ال+ كام\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  عليش ل+ عن +ه اله و+ علي مرسي و ال+ زنداني و+ صعتر و+ زيد +ي اضيفي حميد صندق +ه دعاي +ه\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  عند +ه ما عند جد +ت +ي\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  يا اله مو طايق +ه شي و+ لا طايق +ه حالي و+ لا طايق +ه حد +ا و+ لا حد +ا يا رب يا رب يا رب بس\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  يامسكين أنتم علي ال+ محك ال+ كل تخلي عن +كم ماعاد ينفع خلك في ال+ محمي +ات اله يحيك\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  يا لطيف بس في نزل +ه شوي +ه في ال+ أسعار\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  يريد +ون ضمان +ات ضمان +ات ضمان +ات ضمان +ات ضبان +ات ضبان +ات ضبان +ات ضبان +ات سوريا\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  اضحك و+ لا تهم +ك تفاه +ات ال+ حياه الي يدق في ال+ حياه يمل +ها\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  خل +ه يصيدونكم برشلونه السن +ه بعد عشان يصيحونكم\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  منور +ه بالي في +ها و+ ال+ نعمه\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  خاطر +ك حاط وجه تعيس\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ فتره ال+ جايه متوقع حدوث جراءم سرق +ه كتير +ه و ده لان ال+ نصاب +ين و ال+ نشال +ين عارف +ين +ان +ي هخش ال+ جيش كمان كام شهر و ده خراب علي +هم ب+ ال+ تأكيد فا ال+ ناس تخلي بال +هم من نفس +هم كويس ال+ كام شهر ال+ جاين دول\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  أنواع و+ اشكال من ال+ جرايم اعوذ بال +ه حتي ماكمل علي كل جريم +ه و+ جريم +ه شهر كل +هم ب+ ايام\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ اسف بيصدقون خاص +ه اذ +ا قال +ت مثل +ا بان ال+ منتج معتمد من جه +ات معين +ه ال+ خ و ال+ مصيبه لو وضح +ت +ي لفاشينيستا بان كلام +ها غلط ب+ تجاهل و مستحيل تعترف طبع +ا لان +ها تكون استلم +ت مبلغ ال+ إعلان\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  بس مش شايف +ه +ان +ها زياد +ه شويا\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  تعلمتمنالازمهالخليجيه ال+ مواقف تشخل ال+ ناس ويب +ين ال+ شجاع و+ ال+ ردي يخفض جناح +ه و+ يرخي هام +ت +ه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  مفعول جمل +ه ما ثماش رجال في تونس يختلف مفعول +ها حسب ال+ مكان و ال+ زمان تصوير +ه متاع مرا +ه قاعد +ه في ال+ قاعه و ال+ رجال قاعد +ه علي ال+ كراسي جاب +ت ال+ تعاطف و ال+ استحسان ب+ ال+ رغم ال+ تعليق علي ال+ صوره ما ثماش رجال و فيديو\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  بوست سرقتهمن شوي شوفو ال+ تعليق +ات\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  اتفق معاكي ياهيفاء تمام +ا\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  حرمي +ه نصاب +ين كل +وا عبشحد عالشعب ال+ سوري ينعن ابوكن كلاب\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  باقي دمبوز يسجل علي ال+ طاير\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  توب و+ خلص ني +ت +ك و+ ربي غفور +ا رحيم\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  كل +نا مع سلمان و ال+ بشاره ال+ صبح\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ ال+ توفيق ل+ جميع ب+ إذن اله\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  نوالالكويتيه أنت حبيبي و+ باقي لي حبيب\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  لا اله الا اله يغيضوني بو يس +وا لايك +ات حال كل تغريد +ه اسو +ي +ها و+ تعليق +ات و+ ردود\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  لو مكمل +ها ب+ المرحوم +ه سعاد حسني ب+ وك +ت +ها\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  لا تنتظر يسال عن +ك غير الي يحس ان يوم +ه ناقص ب+ دون +ك و+ محد يفقدك غير الي يحبك من قلب +ه غير ذلك صدقني مجرد تسلي +ه ل+ فراغ +هم\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  قال باع +ت +ي هليكوبتر علي ال و بدن يهرب +وا من هون +ي +ك علي ال+ مطار شو صح +ه هالخبر\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  أشهد ان ال+ ايران +ين طلع +وا أشرف من +كم داس +وا علي ال+ خميني ال+ حرامي و+ انت +وا داس +ين روس +كم في ال+ تراب شر +ات ال+ نعام\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  كلش را +ه حابس من +ا علي شهر +ين نولو نطلبو عند صندوق ال+ نقد ال+ دولي\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ سب ما ب+ يتغير من زمان كتير هو استقلال كتاولونيا عن إسبانيا بس ما رح تصير أبد +ا\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ عمي ياريتك خريت و+ لا حكي +ت من وقت ماحكيت هالخطاب ال+ خراءي و+ +هن عميفلحوا فوق ياعرص\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ برتغال غدي تاخد ماتش ال+ مغرب علي +ان +ه سهل و+ غدي اتخورو\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  صباحو ست ال+ كل هيدي يلي بصير الها ما بصير ل+ حدا يسعد صباح +ك\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  هذي قنا +ه يديد +ه شو ترد +ها\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  امو +ت و+ افهم ال+ واطي ماجد فرج الي كل حياتو قاءم +ه علي استزلام ال+ ناس ال+ رخيصه و+ كاتب +ي ال+ تقارير شو بدو\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ زار +ه ال+ داخليه ال+ رجاء شوفولكم حل تطلع نطلع من ال+ صبح زحم +ه و نطلع ال+ عصر زحم +ه و نطلع ب+ ال+ يل زحم +ه ال+ رجاء ال+ رجاء ال+ رجاء شوفولكم حل\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  شنو +ه عمل هو بن +ات ال+ كل تسب في +ه\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  حبيب قلب +ي كان م تمشي معان +ا و+ اله صفاء تعزق علي +هم ال+ فلوس و ب+ زياد +ه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ه هيكل +ه ال+ حق مايزعل\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  يا حبيبي حيا +كم اله\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  هذا ال+ رجال يعمل ف قنو +ات ويب +ي يتواصل مع غازي نشا اله نشوف +ه إعلامي كبير\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  أنت عم تحكي هالحكي\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  أنا اكلم +ه بلغ +ت +ه يا حظي لان هو مصري خونجي\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  شكل +ه ب+ لو +ه و+ بد +هم يخلصو من +ه\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  شعار بعض ال+ شباب في ظل حمل +ه ال+ تنبيش انبش نفس +ك قبل حد ينبشلك\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  صور +ي حق فريد ب+ لا تحلطم لوسمحتي أخت +ي\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ه وين ال+ كل يشهد ل+ +ه شكل +ك ماتابع عدل اخوي\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  جم من كشختك ل+ دوام\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  أو مزيان اله يجيبك علي خير صافي تلقا ال+ تمر و+ ال+ حليب عند ال+ محطه\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  فين بوس +ه جو قبل ما تقفلي\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  حج مبرور و+ سعي مشكور و+ ذنب مغفور اله يحفظك و+ ترجع ب+ ال+ سلامه و+ انتبه ل+ ابو وليد\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  أصل +ا ازف ماتفهمش شن يبي روح +ه و+ ماتعرفش ال+ حاله متاع +ه ازف زعل و+ لا فرح هك مزاط و+ خلاص\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ قد ظهر انو الي عمل +ها كرجاوي\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  صح ابتدا شهر ال+ حلو +ين ال+ جمل +ين\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ده مثل شعبي مصري\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  سوي +ت علي +ه حظر علي ايش لكن أنا اسف و+ اعتذر اذ +ا كان غلط +ت في حق +ك اكر اعتذار +ي\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  كان +ت داهب أنا ايض +ا ل+ تبليغ لقي +ت +ها مش شغال +ه و+ عقبال أنت كمان\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ما احيدك تشتغل في ال+ اذاعه و+ لا توارد خواطر\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  انتو وين و+ اسيا وين اله يستر\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  شو القص +ه ب+ نخلف و ب+ نعارض كلام عمو أبو سعود و+ لا عشان طقس ال+ عرب ما يطلع كذاب خليتونا نصوم يوم زياد +ه\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  نظن عارف +ين ان ال+ عريس مايجيش ب+ هاذ ال+ طريقه لكن ال+ كبت و ال+ نقص ال+ عاطفي يخلي +هم يديرو هكا باش تلحق +هم ك+ لم +ه مجامل +ه الكتروني +ه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  جلس +ت اتذكر ال+ بن +ات صدق محد\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  هذا حساب +ها بس ماعرفت وين هاجمتنا\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  حسب +ي اله و+ نعم ال+ وكيل\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  بعض ال+ بن +ات يكتب +ون عنيد +ه جد +ا و+ لا ارضي ب+ سهول +ه ال+ ترجمه مامشي الا ب+ كف\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  ه و+ اهو موكيط حمر +ا و+ جاتو غالي +ه نقص +ها علي +ه من ال+ مصاريف ه ريد كاربي +ت قال +ك ه\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  لا خلص حمدل +ه رجع +نا بلد +نا و بدناش نرجع نطلع من +ها الي ب+ طلع من دار +ه بقل مقدار +ه\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  مفماش إنسان قوي و إنسان ضعيف ف+ ما ناس تخبي و ف+ ما ناس تحكي ال+ قلب معبي ف+ ما ناس ما تراش في ال+ قبول و الي يراك باهي بعد يقربلك ما تفاهموش حاول حتي كان وجع +ك ما تلوموش صعيب و مش ساهل اما كون خير و خلي شوي غموض ديما سامح و انسي و ال+ سلام ب+ دون استثناء ال+ حمداله\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  مع وافر ال+ شوق يا عوق +ي و+ يا طبي سجلني اغلي +ك و+ احبك و+ مجنون +ك صبح +ت ب+ ال+ خير يا اغلي من خلق رب +ي يا حظ منهو صباح +ه شوف +ه عيون +ك\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  لا ال+ مسافه كبير +ه اوي يا أمير +ه هاتيلي ال+ جاتوه بتاع +ي ال+ قاهره\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ فكر أعمل فيلم و+ ثاءقي اسم +ه ل+ ونار في اعلام و+ يبقي عبار +ه عن مشهد واحد متكر ساع +ه و+ نص و+ أنا قاعد +ه في ال+ جنينه ب+ سمع أغاني و ب روس +ت ال+ ناس في دماغي\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حره تذبح مال +ت علي +ك حد +ك تمثل دور ال+ سكران يا ال+ ديثوي\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  وش سوي ميس +ي وين +ه في ال+ أبطال مختفي\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  باش ديري راي +ك اه ه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يهدي +ك تو جاي تقول\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  اخبارو و+ يش مسوي ب+ حيا +ت +ه وين الي و+ احشني ب+ غيب +ات +ه يادياره كيف ال+ حال يادياره هل ياتري مثل +ي ميت ب+ نار +ه\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  كان ال+ مفروض ابث من قبل ساع +ات بس فجا +ه توني قاعد من ال+ نوم شسالفه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  قل +هم و+ حيا +ت +ك أنا لو في جيب +ي ال+ مبلغ ده هروح اضرب ك+ ريب و+ قهو +ه و+ فل +ه قوي ال+ نفسيه كد +ه\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  شوف +ي ال+ تخاطر بحر كبير و+ بدو تركيز عالي و+ ما تستبعدي +ان +ه يكون ال+ طرف ال+ ثاني عمل تخاطر و+ زبط مع +ه ل+ هي +ك خطر بال +ك ال+ حكي مثل ال+ جنان ما ب+ تصدق بس جرب +ي أنت و+ ادخل +ي علي اس ال+ تخاطر و+ جرب +ي و+ شوف +ي شو بصير\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ تانكي انباع و+ لا موجود و+ اذ +ا موجود كم خاطر +ك في +ه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  جزا +ك اله خير يارب\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  اذ +ا اعلي من +ك سداد +ها علي +ك اما أقل أنا ب سد\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  تفكير غبي روسيا و+ إيران حليف +ين وال سعود مال +هم امان\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  عليكثرالوفافيني مانقدر نسمع بعد +ها أحد\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  شتسوي ه تبيه يكف شر +ه عن +ها ه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ع سته ب+ تقطع و+ ع سته ب+ تيجي اله ينكب ال+ ست +ات كل +هم\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  لا مب صحيح أنا مب معا +ك هو صح في ناس ناكر +ين ل+ جميل بس في وايد ناس ترد ال+ جميل ب+ جميل أكبر\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله ال+ واحد مش عارف شو بدو يحكي نحكي علي شباب +نا الي راح +ت و+ لا علي ال+ جرحي الي اتقطمت و+ لا علي امه +ات +نا الي قلوب +ها انحرقت و+ لا عل +ه قياد +ات +نا ال+ خونه الي بيتاجرو بد ال+ ناس علي حساب مصالح +هم و+ لا علي ال+ عرب و+ ال+ زعماء ال+ عرب الي باعو ال+ شرف و+ ال+ نخوه و+ ال+ عزه و+ اعلن +وا خيان +ت +هم و+ لا و+ لا و+ لا\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  يوسع ال+ شارع ال+ متجه و+ ال+ قادم ل+ داخلي +ه و+ ال+ شرقيه بس لين جسر ال+ شرقيه\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  من ال+ غم بيكون ماعارف و+ يش يكتب ل+ +ه و+ معصب فول جات ك+ ذي +ه\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  لا و يعجبك حاط +ه يد +ها علي ك+ لم +ه ال+ بطن تأكد علي +ها\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  بس ب+ رضو ما نقدر نختلف علي نافاس\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  وش في +هم ال+ صين +ين يرجال أوصل م وصل إلي +ه ال+ صين و+ كثر اله خير +كم ع اي اساس و+ مبدا مستنقص ال+ صين +ين\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله ال+ مصر +ين عسل علام\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ تنسحب ال+ مصريه و+ ب+ تعطي اصوات +ها ل+ فرنسا\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  لا ل+ اسف ال+ خاص منوع اذ +ا في شي احكي هنا قدام ال+ ناس\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  لو نحن قايل +ين تمر كنت +ي بتمسجي وبتنكتي بس ياله\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  لا طبع +ا ف رأي ال+ شخصي مافيش حد نضيف مكن يترشح عشان كد +ه أصوات ال+ أبطال مفروض تكون كتير أصوات ال+ مقاطعه مش مقياس\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  مش عارف +ه ال+ ناس حتستفيد أي حتي لو حقيق +ه ال+ ولد مات و+ حساب +ه عند رب +ه\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  هل تقصد ما قد خطر علي بالي\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ان شاء اله هذا حد ال+ سو يا حب +ي\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  يلعن ام ال+ برد الي خل +ه ال+ ناس تلبس فوط +ه و+ تروح ال+ سينما برد ال+ بحرين\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ارد علي +ه بلغ +ه ال+ أرقام\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حل ال+ احسن +ان +ك ما تعلقيلي\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  أي علابالي و+ ل+ اسف ال+ واقع ماولاش في +ه رحم +ه مبصح حدود اله و+ لا يحق ل+ +نا تجاوز +ها\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  علي بالي إعلان شغال +ه هارب +ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  خل عن +ك ال+ غرام وين ريال +ات +ي الي راح +ت ل+ اندي +ه و+ ضل +ت طريق +ها عن هلال +نا وينمداخيلالغرام\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  منقول ل+ مجتمع ال+ غربي و+ ل+ دول ب+ ال+ عالم أجمع ال+ هلايجربكن يصير في +كن متل لبنان برقبتنانواب مش بس ولاد معش عم نلحق شغل ل+ نصرف عالتنين مع بعض و+ ال+ ناءب ل+ منتخب +وا ل+ أربع سن +ين و+ ب+ كون عمرو ف+ رض +ا سن +ه بصير عمرو سن +ه و+ ب+ روح علي بيتو ب+ ضل يقبض تقاعد ل+ حتي يتختخ و+ يموت هو و+ مرتو\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  أكثر مقطع شعري سمع +ت +ه و+ أكثر قصيد +ه قرا +ت +ها ب+ حياتي\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  اي عادي أنا ابغا +ها\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  معا +ك +ان +ه ال+ جبه لازم تجد\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  لا تلمح ل+ +ه و هو م يحس لا تميل ل شخص ب احساس +ه ب+ خيل ؛ التفت لي يحب +ون +ك و بس و أترك الي جاز ل+ +ه درب ال+ رحيل\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  أنت من طفي شموعك بيد +ك تمسح كل دموع +ك بيد +ك تبدل هموم +ك ربع +ك الي يعاتبونك يرفض +ون ال+ دمع ايلامس جفون +ك عبدالطيف الكوهجي\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  يا ليل ما ودك تلم ال+ محب +ين يا ليل يكفي ما مضي من معان +ات ؛\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  اي هالكتنه هلاك خلي +ه شوي يرتاح\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  صح اله السن +ت +كم ابداع\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حمد اله مغارب +ه يوقع لي يوقع مي مستحيل يوصلو ل+ هدو ب+ زاف ال+ هربه\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  عمان عليكيالهفه انتي وحد +ك\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ غزل قانوني كل +هم قواعد مكمل +ه الا أنت دستور ثابت صباح ال+ غيم\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  أستاذ ب+ جامع +ه ال+ أزهر في مصر ال+ منتقبه راجل و+ مفيهاش ريح +ه ال+ انوثه و+ ب+ حزن ل+ ما اشوف +ها فيديو ال+ مغرب\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  كفا +ه دخل +ت +ي ال+ كاس من جول +ه اولي و أنت لازم تكون +ي لعب +ت +ي ل+ قبل +ها\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ ال+ نسبه لبرجر مثل +ا تعرف ان ال+ خبزه ال+ وحده تكلف دراهم عند ال+ بعض لان +ه يستخدم خبز ب+ دون مواد ضار +ه و+ مش الي متعارف علي +ه ب+ ال+ سوق ال+ تعميم غير عادل و+ أنا معا +ك ان ال+ بعض زودو +ها حب +ت +ين ب+ دون جود +ه و+ ال+ سعر عالي يبقي نقول علي +هم ال+ بعض\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ه شرب +ت اتاي عند +ي مد +ه ما شربتوش طار عليا ال+ نعاس\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  عن نفس +ي أتمنى مسلم فايز يكون مكان فوزي مسلم سريع و عند +ه قوه جسماني +ه عكس فوزي رمضان هالمركز تو +ا يديد علي +ه ما ينفع تبدء في +ه مثل هالمباريات\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  عند +ك توقع منيل زي ده ماتقولوش ده حجازي هيدعي علي +ك و هو ب+ يتفشخ عرضي +ات في ال+ مجموعه دي\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  حتي و+ لو يستعجل +وا اهل +ه يقولوله لازم يروح مع +هم\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ما جالي ال+ حمدله هذا ناقص ب+ عدني اصيح عشان ماد +ه دموع +ي رخيص +ه و+ يش\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  معندي حتي علاق +ه معا +ها ب+ ال+ عكس +كن +ت ندافع علي +ها و+ قل +ت ل+ بن +ات ال+ مسامح كريم و+ هوم +ه رفضو يسامحوها ياخي طلع معا +هم ال+ حق قلب +ها معبي تفرغو في دار +هم مش في خلق رب +ي\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  نشف و صار كوم +ه زبال +ه +كن +ت احاتي يقط نفس +ه علي +ها و يعور عمر +ه اشوه +ان +ه ظل علي ال+ رمل\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ اجابه ب+ اختصار مب شغل +ك\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  صج ماجوع حتي بنت +ي تقول لي يمه انتي غير\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  اله أكبر أنا ل+ +ه و+ أنا إلي +ه راجع +ون اله يرحم +ه يارب\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  عطو +هم إيا +ه ب ريال\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ قهر +ان +ه طلع بتروبيا\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ تغريده ما تحمل في +ها ريح +ه نشاز\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  اسم +هم مصر +ين و+ لا عند +ك رأي تاني\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ما يحب يبين دموعو\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ياخ أنا ولد ل+ من احلق نمر +ه واحد ب+ زعل\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  واحد يقول جدي وجد +ت +ي متزاعلين يوم انته +ت جد +ت +ي من ال+ صلاه قال جدي دعي +ت +ي لي قال +ت دعي +ت ل+ مسلم +ين كان أنت من +هم بيجيك سهم +ك تحب +ه بس زعلان +ه ال+ عجوز\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  لا السعوديه الي جميل +ه يعني أدخل منقرف و+ مجبور عشان ال+ حمار +ات بس و+ ال+ زق في ال+ دول +ت +ين معز في داري و+ مكرم\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  طبع +ا تدخل زي ده في انجلترا تاخد كر +ت أحمر و+ تحصل شكل +ه علي ال+ خط و+ موقع ال+ فانتزي يعلق و+ ال+ جماهير تصفر و+ ال+ اتحاد ال+ انجليزي يوقفك كور +ه و+ نادي +ك يجبرك تطلع بيان اعتذار و+ يغيرو ال+ طبيب ال+ نفسي بتاع ال+ فريق و+ الصحاف +ه ترغي تلا +ت +ه يوم أي ياسودان\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ولج خمس دقايق اذ +ا اشوفج اكول ل+ احمد\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  ه بغل مو عارف ب+ وعو من كوعو ويلي بصدقو اجحش منو\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  شفت شل +ون ك+ لامي صحيح ال+ كلام مع +كم مضيع +ه ل+ وقت و+ لا خير في +كم سوي ال+ شتيمه و+ الفاظ قذر +ه\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ هادي أمس نزلوه من فوق ال+ طاءره\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حاصل عند +هم دا أصل +ا مطبوخ من خروج محمد علي الي ان يستلم ال+ جيش ال+ بلد ياعم ال+ شعب شحدو شحد +ه و+ شجعو عشان ينزل\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ انجليز منحوس +ين ب+ شكل هاتولهم ال+ عريفي يقر +ا علي +هم\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  عشان امك أم +ي و أخت +ك أخت +ي و ابو +ك ابوي و اخو +ك اخوي ب+ رفع صوتي لا ل+ غلاء انتالضهرانتالسند اعيدودعمالادويه\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  أفضل من اي اتجاه ب+ ال+ ضبط\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  اي شخص ب+ يقول رأي +ه و+ في +ه وقاح +ه خل يتحمل الي يجيه ال+ راي ل+ من يكون متزن و+ عقلاني تأكد +ان +ه راح يكون محل احترام\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  وش راي +ك تمدح كيزارو لان ما اشوفك تكلم عن +ه\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ يتهمون +هم ب+ ال+ خيانه و+ ال+ عماله و+ يعدم +ون ال+ كل شي مءسف +ان +ه يوصل ال+ حال ب+ ال+ اسلم و+ ال+ مسلم +ين ل+ هذا ال+ حد\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  عند +ي إحساس ان ال+ عامل ب+ يقول رجع و+ شيل علشان يقدر يغطي ال+ ضريبه من ال+ ريال ذات +ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  بعد ال+ عيد ب+ إذن اله ب+ نجتهد ب+ ال+ موضوع\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  أشكر رب +نا +ان +ك في مصر هنا مخالف +ه و+ لازم تروح ال+ محكمه ب+ يحد قيم +ت +ها ال+ قاضي مش مهم ال+ فلوس ال+ مهم ال+ جرسه في ال+ محكمه\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  مافهمتش شنو كيوقعلو قدام ال+ مرمي\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ قمهالخليجيه ال+ مواقف ل+ مطاليق صمل +ه و+ ارتجال جعل يسلم حاجب كل ماكبرت ضحك\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ايوه صح أول مر +ه يظهر ب+ شاش +ت +هم أكره اتابع ال+ مسلسل +ات ب+ ال+ مواقع مدري ل+ يش بس ب+ شوف +ها باي طريق +ه حبي +ت +ها\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  شك +ون ظلم بلال و+ أنا هنا\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  لا تجيبلها صوغ +ات من إسبانيا\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  مانبي ال+ تطور ال+ فلكي نبي +ها عالبركه و+ مواقيت ال+ طيب +ين\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  مع +ك حق حنون +ه حتي أنا مكنتش اتابعه لكن السن +ه الي فات ابتديت اتابع ذافويس لان +ه في +ه حماقي أضاف جو جميل ل+ برنامج و+ هاد السن +ه لان +ه في +ه ال+ ديفا اضاف +ه ل+ اصوات المغربي +ه قوي +ه هاد السن +ه\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ما ال+ دنيا كل +ها ب+ تعرف كل ال+ جراءم الي ب+ تصير كل يوم اعطيني رد +ه فعل ملموس +ه وحد +ه صار +ت غير ال+ حكي و+ ال+ تسابق لفت ال+ نظر عن طريق ال+ تفن ب+ وصف ب+ شاع +ه ال+ صوره\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ه أي علي بالي\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ رجاله اما ب+ تكبر ب+ تهبل\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ يوم ال+ ثلاثاء مو ال+ جمعه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  أغلب ال+ مغاربه الي فرنسا في +هم واحد ال+ بخ و+ ال+ نخوه علي ال+ خوا و+ ال+ عياقه\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  من هلحين يتعلم +ون ال+ زحف وان +هم حيوان +ات ب+ شرو خامنءي ب+ يزحف +هم\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ جو مزيان صراح +ه و+ حتي ب+ ال+ يل كيك +ون مبرد ال+ نهار لي شوي +ه ال+ صهد و+ لكن مزيان و+ قتو هادي\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ جزيره اظاهر ب+ يواج +ه نادي كويتي\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ه هو زاتو انطق +ه و+ أكل تبن ع قول +هم\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  مكن رأي ال+ جام +ين و+ ال+ مداخله علي +هم من اله ما يستحقون\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ما شاء اله واني لحد الان ما أعرف ارسم غير ال+ كوخ و+ ال+ شجره و+ ال+ شمس الي ب+ زاوي +ه ال+ ورقه و+ اسم +ي +ه منظر طبيعي\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  مرسي عراقي رب +ي يحفظك\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  مبنعملش اح +نا حلو +ين من اله مش ب+ حاج +ه حرك +ات\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  اشتاق ل+ +ك و+ أنا مخرب نومي تنام بدري حيل و+ أنا اسهر اذ +ا تسمي +ه ال+ غياب ال+ يومي أنا اسمي +ه ال+ فراق ال+ أصغر\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  زعلان +ه و+ اله محروق قلب +ي\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  أجمل عيون يبخ +ت +ه الي ينال عسل +ك\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  لان +هم يتحجبو ل+ مجتمع مش ل+ ربي لانو كاين عاءل +ات مايخلوش بنا +ت +هم يتحجبو عن اقتناع يحجبوهم ب+ ال+ سيف\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ صف يمج و+ ال+ كيكه ال+ حمره مثل ال+ شي عند +ي نفس ال+ شعور\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  فوق ما تخيل في أشياء كتير مضطر +ه اسمع +ها ال+ يوم و أنا كان مكن اتقوقع بعيد عن +ها\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  “ من لا يحوش ال+ مرجله في شباب +ه ال+ يا انتح +ت صعب و+ عسر ل+ حوق +ها ”\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  +ان +ي أبناء عموم +ت +ي امه +ات +هم من السن +ه شسوي هس +ه ارهاب +ين ياجماعه ال+ خير\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  يكفي من ال+ عالم شخص اغلي +ه يسوي ب+ عيون +ي كل ال+ خلايق ٓ\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  عطني ب+ خش +ها ليك و+ لا ب+ قرا +ها\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ عرب يمر +ون باس +وا مرحل +ه عنوان قبل سن +ه ابغي أعرف متى كان +ت أفضل مراحل ال+ عرب أصل +ا\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ماكو هيج جيش ب+ كل ال+ عالم\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  حتي أنا عجبتني برش +ا\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  ال طلع خيار و+ جزر ع الهوا أنا نسي +ت ال+ ماتش و+ قاعد اتفرج علي ال+ هرتله ال+ فخمه دي\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله نشوف ل+ باب ونستخايل بابا باش يقوم و يدخل عليا كي جماع +ه مكافح +ه ال+ إرهاب و+ يكسر تلفز +ه علي راسي تو +ا ال ه\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  أي انت +وا سويت +وا ب+ نفس +كم جي محد طق +كم علي يد +كم\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ماجاوبتك هو شكل قل +ت +ه ليك اي +وا ب+ رجع بيتي و+ بعد +ين ب+ اقتص +ي حقي دا كان جوابي مالازم تستمر ال+ حياه حاقتصي كيف و+ أنا مصر و+ قاعد في مخيم يعني ماقتص و+ أنا قوي و+ أنا مرتاح ماكد +ه كد +ه حارجع أنا حاحرد طول عمري و+ أقول لا أنا حاقعد هنا دا جاوب +ي\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  هذا ال+ جميل يستاهل كل دلع\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  أنا متابع مع شباب +نا ال+ هناك و+ ما ب+ كتب حاج +ه الا هم يقول +وا لي اكتب +ها و+ مستنين ال+ صباح عشان نمشي ندعم +هم\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ سويق واحد من بين رجول +ه كوبري كاسجلالهالسلطان\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يتم ل+ +ك علي خير\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  بس أكيد في شي غلط كيف هوي منشد ال+ حزب و+ اعترف انو كان سكران ل+ درج +ه انو ما كان عارف شو عم ب+ يقول\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  زي ريح ال+ هبوب أصبح +ت عالمي +ه تطلق ب+ ال+ انجليزي و+ غير +ه ال+ هبوب\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  كاتب في تويتر عشان نحضر معا +ك\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  شوي +ه صعاليك ف+ كرو +ا حالن اعلام +ين و+ هني ما بيعرفوا يفك +وا ال+ حرف ب+ يبيو ورفقاتو\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  خاطر +ي و ال+ صبح يطلب حاج +ت +ين صوت +ك ال+ ذابل و فنجال قهو +ه\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  من كثر +هن و+ اله مع +نا في ل+ مزرع +ه فوق صندوق تربي +ه قطر +ه ماي ما مخلي +ات مر +ات يخطفن عليا و+ يشلني من كثر +هن\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ها ماماوتكم سيرو قلبو علي بابا +كم ه\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يغمقلو الي كان ال+ سب ب+ افشال مشروع تكمل +ه ال+ اتوستراد ب+ صيدا كل أسبوع ساع +ه ب+ عجق +ه صيدا بس اله يحرق عضام كل واحد الو أيد\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  اتفق و+ ب+ شد +ه خاص +ه ف+ ال+ مباره ال+ اخيره داكشي مفروج ماعرفت واش مجامل +ه و+ لا ك+ اين +ين تدخل +ات ني +ت ديال ال+ جامعه حيث داكشي ب+ زاف لاعب +ين ماشي مقام +هم يلبعو و+ لاعب +ين مزيان +ين مخلي +هم ف+ دك +ه ال+ احتياط و+ لا مدخل +هم فاخر اطوار ال+ مقابله\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يوفق +ه و+ ل+ كيان هو بلاشك اضاف +ه كبير +ه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ انزال ال+ تركي أنا جنب الي اغمي علي +ه\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ما مسوين في +ه علام +ه قوطي ب+ يبس +ي\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  لا مغير أنت الي عايش في بريطانيا بس أين ارهاب +ين الي حاربتوهم في ال+ ثمانين +ات قصد +ك الي في افغنستان كانو هما من يحاربو في ال+ ارهاب +ين ب+ لكي أنا الي عايش في عالم خاص\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ثق +ه ال+ ناس ال+ زايده ب+ حال +ها يعني بتصدمني ال+ صراحه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ يوم و+ أنا راجع من ال+ دوام ف+ ال+ خط ال+ سريع شاب ما يتجاوز عمر +ه سن +ه كان يعدي بين ال+ سيار +ات ب+ سرع +ه مجنون +ه فجا +ه انقلب +ت سيار +ت +ه قدامي فوق تحت و+ أول ما جاء في بالي يمين بال +ه اهل +ه أم +ه و+ ابو +ه و+ اخوان +ه و+ خوا +ت +ه وش راح يكون موقف +هم وضع +هم من شكل ال+ حادث +ان +ه ما راح يسلم الا ب+ مشيء +ه اله\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ زار +ه ال+ داخليه تحذر ال+ متظاهر +ين في يناير الي عاوز يختبر +نا يجرب\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  تستاهلون تطور واضح اله يوفق +كم\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  اسهر ل+ فجر كني مواعد احباب و+ أنا حبيب ال+ سهر محدن حبيبي\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  مشي سعا +ت مكن ديما\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  كل +ه الا دودو مفيش في خف +ه دم +ها\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  مايك +ون الا ال+ خير نان +ا رب +ي يشافي +ها و+ يخلي +ها منور +ه دار +كم يارب\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ه ال+ منشن صار سور +ين واحد اسراءيلي و+ طلع ال+ اباضيه هم ال+ مسلم +ين هنا ل+ حال +هم و+ ال+ مصيبه نسال +هم عن عقيد +ت +هم و+ يتهرب +ون الا ال+ حماقه اعي +ت من يداوي +ها ال+ اباضيه جاب +وا واحد منتحل +ان +ه شمري سعودي و+ قبل +ه عماني منتحل +ان +ه سني شافعي و+ هرب +وا و+ ال+ حين جاب +وا شافعي منتحل جديد و+ ب+ يلحق الي قبل +ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  أدري بي +هم بعد مايكدرون يسون شي\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  مين ال+ سعودي فهمني مزبوط تاعرف انشر عرض مزبوط\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  الق نظر +ه علي تغريد +ه ال+ قانون هو الي يحكم اهي ال+ غندوره لم +ت كام محامي هزء و+ قالول +ها ده مش تحرش اخر +ها سب و+ قذف\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  إذ كان من +ها حقد أو حسد أو شي من ال+ انانيه ف عمر +ها ما ب+ تشوف ال+ راحه مع +ه أو في حيا +ت +ها و+ زمن دوار\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  من طريق +ي و+ لا مكن و+ لا مكن\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  سلام +ات عمار ماتشوف شار انشال +ه أحر و+ عافي +ه اله يحفظك ل عاءلتك\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  مدنالسودانتنتفض نموت كل +نا و+ يفضل بس الي يرفع ال+ علم\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  احرار مصد +ات شرفاء انبطاح +ي اقرع ل+ وقي كلم +ات ال+ ضجيج\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  أقول أذكر ال+ ناس ب+ شهداء ال+ كويت الي هالحكومه ماخلت ف+ داوي ماسجلت شارع ب+ اسم +ه و+ ترك +ت شهداء ال+ كويت\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  مش هايسبونا لازم حل غير تقليدي ال+ سجن مش هايوجعهم اكل +ين شارب +ين نايمين متعالجين علي حساب ال+ حكموه الي يوجع +هم ال+ فلوس و+ ال+ شغل شغل +هم هد حيل +هم في ال+ شغل مش هايفكروا يقرفوك\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  وسيم يوسف شافه شكل +ه يستعمل هو +ت سبوت\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ يوم ال+ خميس ال+ ونيس و+ ما نبي نضيق خلق ال+ دكتور كاظم تفضل\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ما موجود +ين في ال+ قاءمه ال+ اسيويه\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  بي مات من زمان و+ انشال +ه اتذكرو\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  علي +ه ال+ صلاه و+ ال+ سلام لنعطرالستنابصلاهعليالنبي\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  أنت فاضي ماعندك شغل +ه كل همك مراقب +ه بنزيما ي خي ابقي ادمن زي ال+ ناس مالم اعتبر نفس +ك معرض ل+ بيع ف فتر +ه ال+ انتقال +ات ال+ شتويه\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  يلعن بو الصحاف +ه الي تعلمتوها حولتو ال+ حدث ال+ أهم و+ هو عملي +ه ارهابي +ه و+ خطور +ت +ها الي امكاني +ه دلال +ه ال+ موقع الي كان مقر\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  حكومتي طال عمرج اذ +ا تضايق +ت +ي وايد و+ تبين فزع +ه اعيالج الي عند +هم ال+ كويت أول +ا و+ أخير +ا هات +وا يوسف مصطفى و+ ناد +ون +ه ب+ ال+ اذاعه و+ احني ب+ ال+ شوفه عشان ل+ كويت\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  حتي واحد في +هم ما يعرف اش معنا +ها أمن قومي\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  داير ما داير +ه ال+ عالم ك+ اتل +ها ال+ فقر و+ ال+ جوع و+ ال+ حرمان و+ ال+ امراض و+ هو يروح يصرف فلوس +ه ع ال+ حج و+ ال+ عمره و+ يطلب مغفر +ه رب +ه و+ يدعي من أجل ال+ فقراء الي حول +ه هذا شي عادي ب+ ال+ إسلام\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  ياطيب في امكاني +ه نقنعك ع ال+ خاص\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  اجبر خاطر هالبنوته ال+ زينه يا رب و فرح +ها\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ما شاء اله خاصبين\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  كول خري بيري +ك ب+ تركيا وعبتنظر و+ فاتح مشاريع كل هاد وماعبتخون يا خاين اله ينتقم منكون ياعرصات تفي عليك +ون هجرتونا من حلب و+ بركت +وا\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  من يوم لحدي يوم ال+ يله ماشربت و+ لا ب+ يبس +ي واحد من ال+ اعتصام مقاطعني و+ لا شنو ياناس مندس أنا زنديق أنا\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ جربا ال+ جربان صار يعرف يحكي و+ يحط شروط فعل +ا هذه مسخر +ه ال+ قدر\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  تفتكر سن +ه رافع سلاح و+ ماجب +ت حق +ك تاني حاتجيبو كيف انتخاب +ات مابتجيبك كفاء +ه مابتجيبك الا يجيبك كفيل +ك حميد +ت +ي يشغلك حرص خاص لي +ه\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حمدله علي سلام +ت +ها و قر +ت عين +كم ب+ شوف +ت +ها\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  عنجد هالهاشتاق طيب كيف أنا ب+ تبرع ب+ دمي شل +ون اسقاطالمخالفاتبالتبرعبالدم\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  الي يسمع +ه يقول مقطع روح +ه في ال+ كلاسيكو من قبل راك ادير روح +ك مصاب بعد ربع ساع +ه من ب+ داي +ه المباراه بس\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ياريت ه لا مش قصد مظنش\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  اي حاج +ه ضد ال+ طبيعه الي رب +نا خلق +ها يبقي في +ها مشاكل\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  انامنالجيلالي ب+ عمل حالي ب+ موت قدام أم +ي ل+ ما ازعل\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  جسب ما نشوف في تويتر أكثر ناس تكره +نا ومتشمتين قين +ا هوم +ا جيران ال+ سوء ال+ مغاربه و ال+ دزيريه و+ ال+ يبيه و+ أكثر ناس محترم +ين هوم +ا ال+ مصاره و+ ال+ سعود +ين\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ كسل يقولي اخذي اجاز +ه مع ال+ عالم و+ اشبعي نوم بس عقلي و+ مخط +ات +ي يقول +ون لي انطري لين ال+ ناس ترجع و تزيد ال+ زحمه انتي ارتاح +ي\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ جيش ب+ حب ال+ جرجره رفيد +ه دي ال+ ناس تحزر +ا حميد +ت +ي دا ما ب+ عمرا دارفور ال+ ناس تذكر +ا و+ ال+ جامعه دي ما ب+ نزلا دكوك دكوك دك +ا دك +ا ثوارجامعهكري\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ف+ ما حاج +ه موقفتلي مخي كيفاش زوز مثل +ين يمثلو يحب +وا بعض +هم أجزاء و+ بعد يوفي ال+ مسلسل و+ يمشي كل حد علي روحو يكمل +وا حيا +ت +هم نورمال تي أنا وحد +ه تخليني نقضي قبل +ها في عطار و لا تقلي في كار و+ لا ميترو أقعد ميسالش هاني باش نهبط ال+ محطه جايه و تبسملي تولي ما بينت +نا مشاعر و احاسيس ه\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  اقود ب+ لي +ه أقدر تشد ف+ ب+ نادم كتردوا ب+ حال ال+ كلب\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  عزيزي ال تحي +ه طيب +ه اما بعد اهلك حاس +ين ب+ ال+ نعمه الي عند +هم و+ لا اجي اخطفك\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  هاد اقتباس من كلام احدا +هن أنا مع زياد +ه ٪ اساس +ا خصوص +ا +ان +ي معلم +ه علي ال+ طريق\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  مفيهاش هاذي جر +ه قبر سيبورتات ريال راح +ت ني شامبيونس ليغ ني شامبيونا راح +ت باريس تصور +ت امام لا تور ايفال راح +ت بلبومبات في باتيكلون و تحرق +ت لا كاتيدرال غن +ات علا نيمار و كريستيانو واحد ك+ لاو +ه إصاب +ات و ثاني بالون دور را +ه ف ريس +ك\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ عقوب +ه ليا نكون وحد +ه من +هم\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ شوق اه م ال+ شوق و+ عمايل +ه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  ما قم +ت اشوف عدل اشوف ال+ أشياء مغبش +ه في واحد نصحني اقطر ليمون ب+ عيون +ي\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  حتي بنغازي تعال تفرج\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  شعندك سوبر مارك +ت ك+ اعد و+ ساكت و+ السبل +ت يكفخ بيك\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  مشكل +ت +ك اخطيت و+ ال+ قلب ل+ +ه شيم +ه بدو ان جفي +ت +ه صد و ان صد ما يقبل عذر\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ياخ ال+ سودان ك+ لو مافي زول عندو مضرب و+ لا كنترول زي ال+ ناس دا الا من ال+ كوره بس\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  اي و+ اله كل ماقالوا ال+ اعب +ين يبون حقوق +هم قال +وا ولد ال+ نادي استحمل طيب ولد ال+ نادي اولي +ان +ه ياخذ حقوق +ه صح و+ لال +ا\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ه تقول مهبول +ه ه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  يمكن عشان حرك +ات +ها بايخ +ه ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  أتوقع مافي +ه بنت ب+ السعودي +ه ماقالوا ل+ +ها أهل +ها اله يعين الي بياخذك\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  واحد ب+ يلحق ابن +ه و+ في يد +ه لي و+ يصيح ل+ +ه راعي راعي ما شضربكش و+ ال+ ولد ب+ يهرب و+ يقل +ه كان ما تشتي تشفط بترول ه\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يرحم +ه رب +ي مع +ك خوي +ا و أنا ل+ +ه و أنا إلي +ه راجع +ون\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ صراحه شي غبي و+ استفزازي من إبل\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ولس +ا الي جاي احلا +ي ب+ صوت تمور +ه\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ع اساس +ان +ك أنت الي موصي علي +ه ه\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ علي ما يقول ال+ مثل مسموح +ه ال+ فاطر عن مركاض ال+ بوش يستريح خبروه\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  من ال+ جوع بس في ألف شي عم نموت منو غير ال+ جوع\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  اكم كيلو ل+ حتي الان\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  تقريب +ا لس +ه بس واضح هيعملوله ل+ ما يكمل كل +ه عشان ال+ ناس ب+ تقول لس +ه مكملش ل+ اخر\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  عيدالعمال هلق الي ب+ يقبض رواتب من دواءر حكومي +ه بعيد ال+ يوم مر +ات\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  نقول +ك و+ قتاش ترد عليا نهار ترباو و تعلمو تحترمو ال+ ناس شغل نتون +ا جاب +ت +كم ال+ رعده فاقد ال+ شيء لا يعطي +ه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  اذ +ا حد +ا بده يسالني ب ال+ مستقبل عن طبالاسنان\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  اذ +ا نحن عايش +ين ب+ لا حري +ه و+ لا كرام +ه و+ في بحر ال+ ظلم +ات ما كان انت +ه وصل +ت لي و+ صلتله انت +وا الي عايش +ين ب+ لا حري +ه و+ لا كرام +ه ال+ حمد ل+ +ه نحن عايش +ين في بلاد +نا نام مطءنين من غير ما نخاف من ال+ راعي ال+ رسمي ودي ارد علي +ه بس عامل +ي بلوق بلوق أبو ال+ حريه و+ ال+ كرامه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  رد بال +ك نتلاقوا تحكيلي علي عمايل معمر ال+ قذافي و+ حق ال+ معبود انمسطرك ب+ كندر +ت +ي صباح ال+ خير ك+ لكم الا سارق ال+ تليفون +ات\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يبارك في عمر +ك يابو سعد\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ما عند +ها سالف +ه اح +نا ل+ ما يسون هالشي ل+ +نا في ال+ دول ال+ خليجيه نستانس و نقعد أسبوع نتكلم في ال+ موضوع و نمدح\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  سعدوش كل يوم تحلي\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  الي تشكر +ه يصعب علي +ك تذم +ه والي تكسر +ه يصعب علي +ك تلم +ه تكلمهنابصراحه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  سلام +ت +ك رب +ي ايفرج همك\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  اعتقد ان رفع ال+ دعم عن رغيف ال+ عيش لن يناقش +ه أحد و+ لا حتي في خيال +ه ده عيش عارف +ين يعني أي عيش ب+ ال+ نسبه ل+ مصر +ين ده مكن يبقي ال+ وجبه ال+ وحيده الي ب+ يسد ب+ +ها ال+ غلب +ان جوع +ه\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  هي خايف +ه نشتغل عند +هم ب+ ال+ بحرين أنا خايف +ه يمصخونه وعبرونا ال+ هند و+ هناك يصيدونه ال+ هندوس\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  انتي حساب +ك فاتح +ت +ي الك و ل+ تسلي في +ه و تواصل +ي مع الي ب+ تحبي +هم و ب+ حبوكي اي موقف أو تصرف أو رد من شخص بر +ا نطاق اهتمام +ك غلط ياثر فيكي و+ يخليكي تلغي حساب +ك حساب +ك خلي +ه منفس الك و+ سيب +ك من اي شء\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ الا مقلب را +ه يجي و+ يروح\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ترتيب ال+ كلام قبل ال+ كلام ب+ يلخبط ال+ كلام وقت ال+ كلام\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  شباب سوريا عم يسافر +وا شباب طيب +ين طموح +ين فهمانين اصل +ين سور +ين كتير تعبان +ين سافر +وا من ال+ تعب من ال+ قله من ال+ حزن من ال+ وضع\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  تشوف ال+ عين و+ ال+ واقع يعي يصد كل عين لا عسر بغا +ها محمدبنعبداله\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  كتير حلو بس ما ب+ تنزل مترجم +ه ال+ يوم صح\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ه و+ اله يا رجل استغرب +ت من +ه\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  علي +ك اله بس خشي ركز +ي لا و+ ال+ ايام دي في حمل +ه اسم +ها حملهتبليكالمشاهير بنزلو في اي بوست و+ اكتب +وا بلوك يا سخيف بلوك يا سامج طيب لو سخيف و+ سامج عامل ل+ يهو فولو لي +ه بترقدو لي +ه بكا +ين لي +ه و+ مش مكن ال+ ناس تعمل بلوك في صمت لازم كومنتات تصريح +ي +ه و+ لا شنو\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  يوم +ا واحد +ا دي يتغدا و+ يمشي بس\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  اذ +ا ل+ +ك خاطر تقول ال+ سر أنا موجود استوعب\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يوفق +ك ويكتبلك ال+ نجاح ب+ كل خطو +ه من خطو +ات حيا +ت +ك و+ لا يضيعلك تعب أنت ب+ تستاهل كل خير ليثابوجوده\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ باين +ان +ه حاج +ه روع +ه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ما تخافيش حنا ل+ +هم ب+ ال+ مرصد الي يمس علم +نا و شرف +نا نكلو +ه\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  حالي حال ال+ عسكري الي خلص ال+ اجازه اهلابالعطله\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  عشان ترك +ون ال+ دلع شوي\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  صج نور +نا يالفاهم ل+ يكون بس زور +نا توقيع +ه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ محطه ال+ حراريه سمع +ت بالي كان +ت غادي تقام في اي +ت ملول و+ رفض +وا لي +هم و+ +هما يديو +ه ل+ اسفي\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  +كن +ت مستمتع بهالحساب خربتوها علي اله يسامحك\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  هاد ال+ هدره را +ها انتشر +ات ف+ ال+ فيس و+ ال+ انستا و+ ال+ تويتر مغارب +ه و+ غير مغارب +ه داكشي لاش نشر حت +ا هو\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  نهرب من ال+ حكم ال+ محلي يجي +نا ال+ حكم ال+ اسيوي طرد واضح و+ صريح في نهاي +ه ال+ شوط ال+ أول ل+ مدافع سبه +ان و+ الآن ركل +ه جزاء واضح +ه ل+ غامدي ال+ اتحادسابهان\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  يخي أنا لي ب+ عتل +ك ل+ خبر\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  عفكره معابر غز +ه يعني حزم +ه وحد +ه بد +ك ترك الي ب+ تخدم ال+ ناس اترك +ها بس ب+ ال+ مقابل أترك كمان الي ب+ تمص من +ها دم ال+ ناس\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  انو كل هاذ مش شايف +ه حد +ا كل الي حوالاي مخلص +ين و+ معطل +ين كمان\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  قنونو يهيج علي ال+ جفره\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  مبارح كان شي ملك +ي عقبال ال+ نجاح +ات ال+ داءمه ب+ حيا +ت +ك يارب\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  صداع مانتحمل ف ال+ شمس و+ لا ال+ حمو\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  بعد +ه ما عرف +نا و+ بيه وايد صبري قبل سن +ه أهل +نا عاش +وا علي ال+ فطره ال+ سليمه و+ علي هذي ال+ أرض ال+ طيبه تحمل +وا شظف ال+ عيش و+ مع هذا يملك +ون من ال+ ثقافه الدين +ي +ه لا يملك +ها هذا ال+ بزر واي ال+ حينه يعلم +نا منو ال+ صح و+ منو ال+ خطا ال+ مثل يقول يت شعو +ه من ال+ يبل و+ قال +ت اتزحزي يا تين +ه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ك+ لم +ه قالو +ها ال+ أول +ين الي يصبح و+ يمسي يقول ال+ حمدله تحتاجاليتامل\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  يعني ماهي مخلي +ت +ه في كل ال+ أحوال\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ان شاء اله لقيتيهو\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حمد ل+ +ه اله هو لي شاد ال+ سما و+ ال+ أرض ب+ نادم ماعندو مايعطيك\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  أنت بيك شي علم ال+ عراق مو ب+ اسم +ي مو احجي عراقي مو كاتب +ه امرا +ه عراقي +ه ابني ماخذ شي\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يشافيه و+ يعافيه يارب إحساس صعب و+ أنت عارف لي عزيز علي +ك في ال+ بلوك جرب +ت +ها ال+ أسبوع لي فات مع ال+ واليد ال+ حمد اله علي كل شء ان شاء اله كلشي يكون ب+ خير\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  سبحان اله صقر يفهم ال+ كلام ما ب+ عرف اذ +ا هي +ك حقيقي بس كلشي مكن\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يبارك في +ك و+ شكر +ا ل+ +ك\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  مدام ان بلك و+ مفيهش فيلنق سو وات\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ أنا رأي ب+ ال+ عكس هاد ال+ صح\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  اكو من جاي يغذي و+ يكبر +ه البس +وا و+ لحد يجيب +ه ب+ ال+ طاري ينتهي\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  صوت +وا لي يالربع ال+ فزعه طلب +ت +كم\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  مساء ال+ خير عشان يكون عند +ك خبر مابي أكون الا معا +ك بس\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ذات مومن +ت وقت يبدا عند +ك و ماتعرفش من +ين باش تبدأ هرم +نا\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  نفسي +ت +ي نفسي +ه وحد +ه أرسل +ت كلام حلو ل+ حبيب +ها و شافه و ما رد علي +ها\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يرحم +ه عرف +ت +ه من تويتر كان قبل يكون دكتور ب+ ال+ شريعه و+ ال+ قانون كان مفكر و+ مغرد راءع\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ تحذف صداق +ت +ها ب+ تروح تعمل +ك بلوك وجع +ت +ي قلب +ي و+ ب+ تنزل بوست أنا بلك +ت +ه لانو قليل أدب ب+ يحكي اح +ا و+ ب+ ينزل في +ا بوست ب+ يضحك ال+ ناس عليا انعن عينو\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  لو عملتي كريات +ين تاني ما ح تقدري تعمل +ي كيرلي و+ ال+ كيرلي عليكي حلو شديد عشان كد +ه اعمل +ي ماتركس أحسن مكن تعمل +ي كيرلي عادي ب+ عدو\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  فيديو مءثر لازم ال+ كل يشوف +ه بعد قرار ال+ يوم سوف يتم إغلاق جميع ال+ مدارس\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  توضيح لجهراويه الي قل +ت ل+ +هم مرقد في مستشفى مبارك ال+ كبير ترى مكان +ه في ال+ جابريه مو كل شوي متصل علي واحد من منطق +ه مبارك ال+ كبير و+ يقول ماحصلت ال+ مستشفي ترى ال+ محافظه ال+ وحيده الي اسم +ها و+ اسم مستشفا +ها واحد ال+ جهراء لاترفعون ضغطي\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  يا خوي +ا و+ اله ال+ تحفيفه تاعك نت +ا و+ صاحب +ك ب+ ال+ نسبه لي +هم حرام و+ يقدرو يطبقو علي +ك اي عقوب +ه تخطر في بال +هم اذن حنا ما راناش نحكو علي ال+ حجاب و+ علي شرع رب +ي الي لازم نطبقوه لكن رانا نهدرو علي فكر مبني من ال+ اساس علي باطل\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ يله يوم ال+ حسم و ال+ حزم اما توقيع علي ال+ وثيقه ال+ دستوريه و اما اسقاط ال+ جنرال +ات\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ه نكر +ت +ي صافي نهار لي قلتي ليا كنبغسك\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  لحظ +ه طلع مع +ي تحليل تاني ال+ اخرس ب+ يعلي صوت +ه اكتر ك+ رمال يسمع حالو اعتقاد +ا من +ه انو نحن هي +ك منسمع +ه هيداك اله يعين +ه صوت +ه ما ب+ يسمع مش محرز +ه يصرخ عالفاضي\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حكم من +ت ب+ كفو ل+ +ه جنب قطر دام حاكم +نا تميم\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حمامه تيرم و+ طار +ت ترم ترم و+ طار +ت ثم قبض +ها تيرم و+ قطع +ت زيل +ها تيرم و+ طار +ت ترم ترم و+ طار +ت ترم\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  يعمل +وا ل+ +ه تاجير أو مزاد\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ شتاء في غير موعد +ه ايذان +ا ب+ غضب اله لا خول و+ لا قوه الا بال +ه\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  كان زين جات عالقنص الا قنص و+ سواد وي +ه بعد\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ه نفس ال+ حاله و+ اله مر +ات عند +ي أتم قاعد +ه ل+ فجر اصلي و+ انام و+ لا يتقطع نومي\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  لو عدي +ت من ال+ أرض مش ب+ تعرف تعدي من ال+ تراخيص دفاع مدني بيء +ه توصيل غاز و+ غير +ه و+ غير +ه\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  أنا ب+ شتغل بلدي و مان +ي محتاج وظيف +ه و+ ل+ +ه ال+ حمد بس لي مش شبعان متلك ب+ يفكر هي +ك تفكير\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله ماعرف عن +ه بس جتني ال+ صوره علي ال+ خاص و+ قل +ت أكيد تذكر +ون +ه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  خلو +ها تشتغل خل +ها تنفخ لحد ما تنبط عاد ال+ براطم اشوه ال+ خدود يصير +ون من تحت ال+ عين ل+ نهاي +ه ال+ وجه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  شكر جزيل ل باسيل لانو ال+ وحيد الي وحد كل ال+ بنانيه ضدو\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حلقه مسجل +ه و+ ليس +ت علي ال+ هواء عشان بس تعرف +ون مصداقي +ه ال+ جزيره منتبقدها\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  احتمال تجيني سك +ت +ه قلبي +ه لو هرب ال+ ضي\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  مسكين كسر خاطر +ي ال+ عسومي داعوس بيت +هم ما يقدر اطوف من +ه من كثر ال+ ماي مال ال+ مكيف انزين يا حضر +ه ال+ ناءب اذ +ا طاح عد +نا مطر ال+ بحرين تغرق من ال+ مسءل نبي علي ال+ أقل واحد من ال+ نواب يوقف وسط ال+ نقعه ب+ سطل اشيل ال+ ماي عن ال+ شوارع لو ل+ ما أطيح ال+ مطر تلفون +ات +كم تبند ب+ روح +ها الي ماعنده شغل +ه ال+ سنانير\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ه هو ل+ ما يشوفني ب+ دون ما يجربني رح يشغلني ع طول اقولك ال+ اصح هو رح يقلي اطلع +ي من مجال ال+ اشعه ك+ لو\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  بعض ال+ ناس من نظر +ات +ه ل+ +ك ال+ صبح يحسك +ان +ك أنت الي مصح +ي +ه من ال+ نوم\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  من بعد +ك ياطويله ال+ عمر و+ ال+ سلامه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  وين قنا +ه ال+ عربيه عن هالخبر\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  عساج من عواد +ه و+ تقبل اله طاعتج\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله حضر +ت ال+ فيديو ما قدر +ت امسك نفس +ي من ال+ ضحك و ال+ مشكله +كن +نا ب+ نحضر و+ مستمتعين متع +ه ل+ ابعد حد\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ أنا ب+ حكي ل+ يش ب+ تنامي ب+ حص +ه ال+ اداره\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يهدي +ك عند +ي ربع من عمان وانداوم في نفس ال+ مجال في ال+ حكومه و+ مافي فرق بين +ا ب+ ال+ عكس ال+ مسءول مامقصر معا +هم ل+ بعد ال+ مسافه و+ طريق يعوض +هم اجاز +ه ال+ +هم ال+ فرق في راتب فقط و+ لا ال+ باقي مافي فرق و+ سكن واحد اجاز +ت +ي سنوي +ه ثلاث +ين يوم اما اخو +نا ال+ عمان +ين يوم ويستهالو بعد أكثر اله يسعد +هم\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  مصلي ع ال+ نبي هاكم برش +ا وين ك+ نتو توانسهفيتويتر\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ بنت دوام +ها ال+ ساعه تصحي من تستشور وميك اب و+ تلبس و+ ب+ ال+ اخير تروح متاخر +ه ال+ شاب دوام +ه يقوم يوصل كيف لاتسالوني ه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  حبي +ت و+ نسي +ت +ان +ي قليل حظ\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  يا جماع +ه و+ اله ال+ عظيم هذه فرص +ه مواتي +ه ل+ ظهور و+ ال+ خروج من ال+ مستنقع الي نحن فيهو و+ عمل كيان يمثل +نا خير تمثيل في +ا ناس ال+ تمريض توحدو قبل فوات ال+ أوان فرص +ه جات علي طبق من ذهب ارتقو يا ناس يا عالم لم +ت +ين نحن كد +ه كفاي +ه\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  في ناس عالفيس مو شغل +ت +ها كل يوم غير تنزل بوست +ات صباح ال+ خير و+ مس +ا ال+ خير و+ تصبح +وا عخير حبايبي انت +وا فاي +ت +ين عالفيس مو عالقهوه\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  أكيد حموز فرض نصوتولك ياولد تونس مش طلب وان شاء اله أنت ستار\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ كل يكلولنه شكد رصيد +ه ب+ ال+ موبايل و+ شنو نوع +ه بس لحد يحم +ه عراقي و+ افتخر\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ سعوديهالاورغواي الي كل مريض نفس +ي و+ جالس يتمني خسار +ه ال+ منتخب ال+ سعودي أحب أقول +ه إيا +ها ب+ ال+ اردني و+ ك+ يزم استحي علي وجه +ك وين ال+ عروبه و+ القومي +ه وين ال+ دم وين ال+ نخوه و+ ك+ بلد عربي قاعد يمثل ال+ عرب كل +ها ب+ محفل عالمي أقل ما في +ها اذ +ا ما بد +ك تشجع +ه سكر ثم +ك و+ اقعد شو قل +ه هالحيا +ها +ي\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  هذي الي تنزل صور أتراك حلو +ين و+ تقول ليت الي عند +نا يصير +ون كذا\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ ريمونتادا مافي نوم بعد +ها\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ه مهو ب+ كفي ال+ ضحك الي ضحك +ت +ه مبارح لازم يصير ليك اشي\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  رب +ي يحفظ +ها ل+ +ك و+ تشوف +ها ب+ اعلي ال+ مراتب يارب مع +ان +ي أظن تحصل مراتب لان +ها ب+ دون واسط +ه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ديك ال+ ضصاره الي ك+ ادير ف+ ال+ ريال سير كول +ها دوزتها ل+ +ك علي وجه هد ال+ شيباني انيستا\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  اذبح روح +ي و+ احترم وقت ال+ أولي و+ ال+ تالي و+ اسوي لي جدول و+ حال +ه بس وين الي يقدر\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ مهم اذ +ا هم دخل +وا ال+ سياسه ب+ الرياض +ه اح +نا نكون أفضل و نعمل ال+ عكس مش نكبر ال+ موضوع أكثر\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  نعيب و+ نتخوف من قياد +ه ال+ مراه ل+ سيار +ه و+ أنا اشوف ان قياد +ه ال+ شيبان بارك اله في أعمار +هم هي ال+ أكثر ضر قبل قليل شايب هدا +ه اله صدم سيارتنا و+ هي واقف +ه قدام ال+ بيت و+ ال+ شارع فاضي أقول +ه ل+ يش ياعم قال مدري مانتبهت ل+ +ها اله يسامح +ه و+ يعوض +نا خير\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  تو نحكي و+ نقول بدن +ي مرضرض و+ حال +ت +ي حال +ه اما هاني نحر +ك في صوابعي في ال+ تويتر معنا +ها حي +ه اما حي +ه مش معنا +ها نهز عالتاليفون و+ نحكي تونس\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  من بعد غيب +ه عالبلد قعد +ت ب+ ال+ صدفه مع نسوان ب+ ال+ صالون عرف +ت كل اخبار ال+ بلد من ل+ صغير ل+ كبير ما شاء اله\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  شوط ال+ أول ب+ يكمل تو +ا\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ هاد قلال +ين ال+ كفاءه الي تايدبرو ال+ شأن ال+ عام ال+ يوم وماعرفو مايديرو ماشي حنا الي طلعناهوم\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  صدقيني ب+ توافق و+ ب+ تزوج +ه ب+ شرط ضمان +ات مادي +ه رصيد بيت سيار +ه هي ما اسال +ت الا ال+ فكره في راس +ها وامخمخه علي +ها بس تبي رأي ثاني يوافق +ها و+ اذ +ا ما وافق +ها علي ال+ أقل تعرف اشل +ون تامن روح +ها\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  اكثرشيسعدكبرمضان رمضان حيا +ه و+ لم +ه أهل و+ احباب و+ أصحاب\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  يا مطول ال+ غيب +ات مابي غنايم يكفي وجود +ك في حيا +ت +ي غنيم +ه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ يش ما تسكتوها خير هذا وحد +ه توتر و+ كل حد عند +ه ساع +ه اذ +ا تب +ا تذكر +كم ب+ ال+ وقت حال +ها آخر دقايق بس\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ يوم صارلي موقف غريب و+ عجيب ابي +كم تسمع +ون +ه و+ تفكر +ون شنو سبه وين نهاي +ت +ه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ يوم يوم +ك يا محمد يا علي\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  نحن +ا مشين +ا بواب +ه ال+ بحريه ال+ دعم ال+ جوا بق +ا يضرب +نا و+ ب+ كسر ال+ قزاز بتاع ال+ بوابه في +نا ال+ وقت دا ال+ رصاص مدور شديد من كل ال+ جه +ات جه نقيب من ال+ جيش كورك في ال+ دعامه ال+ كانو بضربو في +نا من جو +ا قال لي +هم دي منطق +ت +نا و+ تعليم +ات وقف جند +ين من ال+ جيش معان +ا لحدي ال+ وضع ما هدا طلع +نا لحدي صيني +ه بري بعد +ها\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ قشطه ب+ ال+ عسل ب+ تفتح ال+ نفس وين ال+ عش +ا\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  واجد تبالغ ما عمري شفت جذي +ه سواء بحرين +ين أو غير +ه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  قطار ال+ حزن لا مرن +ي شالني و+ يا +ه و+ قطار ال+ فرح دايم كراسي +ه مزدحم +ه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  حسني تنحي عن ال+ حكم يالربع\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ع كيفج كان مجرد اقتراح مكن يساعدج\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  بعد +ك ب+ احلي ال+ عمر و+ ايدك علي خد +ك ما عاش من خلا +ك تعذب ل+ وحد +ك ما أريد اشوف ال+ دمع يعيونك يلالي ما عاش من بكا +ك يا حبيب و+ غالي\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  يا رب ال+ بيرق أردني\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ هي دي محتاج +ه كلام واحد مصري هيشجع مين يعني\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ تغير يابوطلال ما راح ينفع و+ لو كان ٪ ال+ خراب من +ا وفي +نا دام نقارن بين فاسد و+ فاسد أصبح اح +نا ال+ سب ال+ مفروض ال+ مقارنه تكون بين فاسد و+ أمين لكن ل+ اسف مو حاصل لان ال+ مزاج ال+ عام يتحدث عن هذا ال+ أمين و+ يطالب في +ه ب+ كل مناسب +ه وقت ال+ صجيه يختار +ون ال+ سيء و+ ال+ فاسد خربان +ه يا حجي\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ابوي كل سن +ه ب+ وزع +ها علي ال+ عيله و+ ال+ حبايب ما ب+ ضل حد +ا الا ب+ اكل من +ها\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  ارحلعمرالبشير نومكثقيلاوخفيف ال+ بشيرليسرءيسي\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  سماح +ه عين ال+ درناويه لو تقسم و اتقولي هيا\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ فانز ال+ همجي ال+ وحيد لي لي توصل بي +هم ال+ حقاره يدعو ب+ ال+ موت من أجل سحلي +ه عوج +ه ال+ ركابي لكن را +هم مفجوع +ين في +ها و+ هي عاىشاه\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  نوب +ه هو خيفان طول ال+ درب اوه و اه ما نطق ب+ كلم +ه بس مسوي قوه من ضعف\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  يالربع اعترف ال+ طبال ب+ أن +ه كلب سلوقي\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  كحكالجيش لا في جندي علي ال+ حدود و+ لا ضابط ساب شغل +ه علشان ينقش ك+ حك دي ال+ مءسه ال+ وحيده الي ب+ قيال +نا و+ ال+ شيف +ات بيتجندوا كمان يا متخلف +ين تصور +وا\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  أدري هو يوم ال+ قدس شنو علاق +ه علم إيران في ال+ موضوع و+ ال+ علم ال+ عراقي واحد يرفع وين علم فلسطين ياب +ا أخاف ال+ جماعه عبال +هم راح يفتح +ون شارع فلسطين مو يوم ال+ قدس\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  ه اقصد هو اتصاب يعني ال+ اصابه جات في +ه بس يرجع كويس\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يوفقكي و+ تخلص +ي بس يعني كثر ال+ دراسه ب+ تجلط ب+ صراح +ه\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  اهلي اذ +ا اكل +هم اراجع اخصاءي يتخبلون مو مل و+ إنما خنكه و+ ضوج +ه و+ قهر عرف +ت شل +ون يعني حت +ه ال+ ابتسامه تصير صعب +ه علي +ه شكر +ا الك\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ ماهم +كم ال+ دم شمالي و+ لا جنوبي بس تولع +ون ال+ فتن خافو رب +كم هذي أرواح ناس مايدفع ثمن هالفتن الا ال+ ناس ال+ غلبانه و+ انتو مغترب +ين\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  عسي اله يطول عمار الي يمشون في هوا +ها فال +كم ال+ خير يبو سعود و+ علمونا ب+ محل +كم نسير علي +كم\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حمد ل+ +ه الي كفا +نا خبث +ه و+ شره\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ اقي كل ال+ ناس و+ ما القا +ك\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  طلع جوزيف بو فاضل عصب محور ال+ مقاومه و ال+ مانعه و قفول +ي هالمحور بدي أنزل و ك+ في مع ال+ كفار\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  تبقي ال+ كرامه تاج فوق ال+ رجاجيل ماتوجد ال+ اعند الي يعرفوها\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  مكن اتعرف حب +ي +ان +ي من بغداد\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  طعن ب+ ال+ مزرعه خبر ال+ يوم ب+ فلوس غد +ا بلاش ما دخل +ي أنا حبشي\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  تفهم +ي تركي شوفيلي ال+ كل قال أي شوفيلي ياز قال أي و+ ايجه بتاع +ك قال +ت أي أو اترجملك\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  محمدبنسلمانبنعبدالعزيز بختصار قاهر +هم\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  مشكل +ت +نا موش مع قيس +ون مشكل +ت +نا مع ال+ حثاله الي تحب تركب علي +ه قيس +ون ليس سوي ب+ ردع +ه ل+ ركوب\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  القص +ه ماراجل و+ مرا +ه دا ماساس ال+ موضوع في ال+ رجال ب+ مواصف +ات معين +ه ال+ مواصف +ات نادر تطبق علي ال+ مراه و+ لا ال+ مواهب دي اكتسب +ت +ه من وين يعني حاتكون يعني مش +ت منو اتعلمت من +هم ال+ حاج +ات دي\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  بال +ه +ها +ي صاير +ه داير +ه حكوم +ه عاجز +ه ل+ درج +ه تطلب من ال+ شعب يعفن يوم +ين ومايدخل ل+ حمام حتي بلك +ت يكدر +ون يصرف +ون مياه ال+ مطر اله يصرف +كم و+ يخلص +نا من +كم\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  ماهي ال+ سفاره هي الي مسرح +ا +هم يهتف +وا\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  عجيب امرك ياعمرو ال+ حين تقول ال+ قوامه معنا +ها ان يصرف ال+ رجل ع ال+ مراه و+ لا يكون ولي +ها في كل أمور ال+ حياه عجيب امرك الي الي بيكون مسءل عن ال+ صرف من ال+ أولي ان يكون مسءل عن كل ال+ أمور الباقي +ه والا تأخذ الي يعجبك و+ ترك ما لا يعجبك أنت و+ من يطالب +ون ب+ اسقاط ال+ ولايه ال+ دين واحد في كل زمان\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  يعني منقلن ك+ سمن واح واح\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ه طيح +ت قلب +ه و+ هارد ل+ +كم\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  اعتقد سعيد ما مقصر في +ك زمن ال+ دراسه و ال+ سكن مصورنك ل+ يش تريد بث مباشر بعد +ك\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  عند +نا بس ذكور +ها +ي السن +ه قليل\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يرزقك مثل +ها سيم سيم\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ نهايه الي خلت +نا ندعي علي غمار مر +ه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ ناس الي و+ صلت +هم رسايل من عند +ي مشفر +ه ماتفتحوها بليز لان +ه مش أنا لي بعث +ها\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  مالك هذا ال+ شعر موزون ب+ وزن بحر ال+ عصيد ه\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  في مثل ب+ يقول رزق ال+ فهيم ع ال+ بهيم\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  امتحن +ت م أنت ب+ تكون بعد +نا ب+ كتير\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  فزع +ه ال+ صاحب +ات و+ ال+ اخو +ات مايجي من +ها غير ال+ بلاوي\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  فرح ب+ هدف ال+ نجم و+ بعد +ها يبي يرقع و+ اله ف+ شيل +ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ حيل اله ماطخ رأس دك يادهر دك انروفه ب+ ال+ طيب +ات شم +ا يوسع ال+ شك\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  ذي ال+ رمضانيه غير قاعد +ه احس\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  وين ب+ ومشعل ل+ اقل +ت ياشيخ تلف +ت روس ال+ رياجيل ل+ مج +ي +ه رفضاحتجاجالعربيوالسالميه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  بلغ علي ال+ جرو الي ينبح تحت و+ بلك +ه اله يجعل +ه هو و+ كل من يكره السعوديه و+ حكام +ها و+ شعب +ها ل+ ساحق و ال+ ماحق الي يمحي +هم من علي وجه ال+ أرض يارب\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  اشو ما باركتوا الن +ا علي ال ألف مشترك ياله كل واحد يجيب هدي +ه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  أوف ياريت يعني من كل شي حلي +ت +ه ما تكر كتير يارب يسر\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يسلم حضر +ت +ك ال+ طريق صعب جد +ا اح +نا +كن +نا فرد أطفال و+ ناس كبير +ه كان في جزء قاعد و+ جزء تاني واقف ال+ شنط ال+ كتير هتك +ون ب+ هدل +ه يعني شنط +ت +ين ب+ ال+ كتير سمع +ت انو هيفتحو أيام علشان ال+ انتخاب +ات ياريت لو يكونلك واسط +ه علشان يبقي ال+ موضوع سهل\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ازعجونا ب+ ال+ رسايل يحذرو مابعرف +ان +ه في ناس همج\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  ه ال+ حين ماتلاحظ +ان +ه ماعط +ه ال+ داشر وجه و+ راح ابو +ه يتوسط\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ه بس خلي +ها في سرك\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  أنا داوم +ت شهر كامل ع نفس جولتج و+ جرب +ت كل يوم ل+ مد +ه أسبوع اطلع قبل ب+ خمس و+ عقب ب+ خمس لي لقي +ت ال+ وقت الي ما يصير في +ه وقت ذرو +ه زايد +ه يعني ال+ شارع يمشي طبيعي وكل +ه يرحع لي وقتج انتي\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  هالسكرتير خل ايب ال+ عطر أول شيء علي +ه بعد +ين يستوي سكرتير +ك يارب ما يشوف ال+ تغريده\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  أنا قل +ت احترم وجه ال+ نظر بس ما يمنع اضحك و+ اصنف +ها تحت بند نكت +ه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  كتديري ب+ حال خنش +ه ليبتون\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  راح تخطو +نا هذي السن +ه يتسما لازم تشرفو +نا\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  شبيح +ه بوتين يضرب +ون ال+ متظاهر +ين ضد +ه في موسكو\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  رب +ي يسلم دي +ات +ك ياعمري\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  ياهلي ياهلي يكفي ملام +ي و ال+ عزاب شك صفق +ه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  خلك بعيد لأن +كم مب مشمول +ين ب+ ال+ كلام الي نقال\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  بس أنت قل +ت ب+ يموتون عشان عشر دقايق\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ لا ما نتس +نا ال+ ناس تشرح ليا ال+ تغريده شرح +ا راس +ها ب+ راس +ها و+ لك في ردود ال+ ناس علي تغريد +ات +ك نمودج\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  عادي اكو هواي لاعب +ين\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  متصدر ما تكلمني ما تزعجني\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  هاد ال+ شي ماقال و+ الو و+ ما سلكش من ال+ همج اما لو تكلم شنو يديرو اله اعلم\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  باقي جزء ثاني ل+ تغريد +ه و+ لا كذا اكتفي +ت\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  اتركو تهم +ه ال+ بعث ال+ بعث انقبر واي حزب تسقط دول +ت +ه ينتهي التهم +ه صار +ت شماع +ه و+ اله تعلك +ون بيه +ا فشل +كم و+ ع الق +نا +ه أنا هم اشوف +ها بدأ +ت تفشل من جاب +ت سوالف ال+ ضحك ال+ تافه بس مو بعثي +ه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  +كن +ت تعبان +ه و مريض +ه في +ه لكن ال+ حمد ل+ +ه رب +ي\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  دي خي +ا اذ +ا استمر مع +نا راح ينسي +نا شمايكل و+ فان دير سار\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  جد في ابشع من ال+ استنساخ و+ يا ري +ت عا نفس ال+ مستوى حتي ال+ كاست مش زابط و+ بدل ال+ كوميديا تهريج حرام تنصرف لير +ه علي +ه ما قدر +ت ك+ في أول حلق +ه بعد ما لبنان كان ال+ سباق يصير يستنسخ و+ بدو كتير ل+ يكون قريب من ال+ أصل جد شرشحه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  طب ماتمشي هو حد ماسك في +ك\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ياربي نحلم لقي +ت فرانك\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ه اه أنا واحد ال+ مره ف+ ال+ جبل مشي +ت عند خال +ت +ي كان +ت ك+ تقري تم وبانينو زو +ين صراح +ه و+ دوش +ت في +ه واش هي هاد +ي +ك ال+ متروسه أو لا اله اعلم\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ بنت ال+ اردنيه كل +ها طيب +ه و+ حني +ه أرفع ل+ +ها ال+ اعداد تمشي علي كفوف ايدي +ا دق يا طبل دق يا ال+ عود راح اغني اغني +ه\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  اوعي تندم علي مكالم +ه أو أو حاج +ه عمل +ت +ها و+ +كن +ت حاس من جوا +ك ان حاب تعمل +ها مهما كان +ت ال+ نتيجه علي ال+ أقل أنت لس +ه من جوا +ك كويس\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ما عند +نا مهاجم يخلص ال+ رفع +ات ب+ رأس +ه ال+ أفضل نركز علي ال+ تسديد\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  عند +ي واحد صاحب +ي نفس ال+ كلام\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  اذ +ا قل +ت ل+ +كم مريض +ه و+ اخد +ت برد شنو تقول +ون لي\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  لي غار يعاند ه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  سلاح جذب ب+ تخلي ال+ ناس تحبني ب+ عرف\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ه أنا يضحكني هو و+ أمير سوماره يقولك حنا خرج +نا ال+ شعب را +ه طامع يولي رءيس\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  يو +ه و من قبل ما اشتغل و+ حيا +ت +ك\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يرحم +هم و+ يغفر ل+ +هم و+ يسكن +هم فسيح جن +ات +ه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  شبه مستحيل من بعدخول كل اجهز +ه مخابر +ات ال+ عالم\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  قديش احتمالي +ه ال+ واحد يرسب لو راح ال+ امتحان ع دراس +ه ال+ كورس باخر السن +ه مهو يا اله مش حل لا رمضان و لا عيد و+ لا حتي طلع +ه بحر اي هو من قل +ه ال+ واحد في +نا ب+ يصير نفسي +ه و+ معقد\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  طم طم تو +ا ندورك\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ ما تفرق بين ال+ اعلام روح انتقد +ه\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  رسمي +ا هي +ك صار لي ساع +ه صاحي ب+ شكل متواصل و+ لا غمض +ت عين +ي أبد +ا أبد +ا ال+ خلاصه +ان +ه ال+ نوم سلطان و+ فايز و+ عبدالعزيز و+ فهد و+ كل شي ال+ نوم احلي شي ب+ ال+ حياه بعد ال+ نسوان اشوفكم علي خير\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  لسان حال أبو حبيب ب+ يقول هالعيون اشل +ون اميل +ها سحر ذوبني ب+ غزل +ها\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  يلعن ام جو ال+ صعايده\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله هذا تفكير +ك ال+ مصدي الي مايعجبه ال+ عجب و+ لا صيام في رجب اله لايبلانا بس تدور ال+ زله لكن تبطي عظم و+ ال+ دليل كتب +ت ان ال+ واحد لايعتمد علي دخل واحد يجتهد و+ يدور رزق +ه حتي ال+ عاطل تر +ا يقدر يسعي و+ يشوف ل+ +ه شغل +ه و+ يترزق اله لكن أنت اظاهر تقر +ا أول ال+ كلام بس\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  اسمع +وا يا كلاب ال+ قو +ات و+ علي راسكن سمير جعجع ال+ سفاح اذ +ا عم تحاول +وا تعول +وا ع ال+ انقلاب ع ال+ مقاومه ف+ روح +وا خيط +وا ب+ غير هالمسله هيدا هوي شعب ال+ مقاومه و+ اي +ه بهالمناسبه نهدي هالفيديو ل ديمالواطيه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ ناس ال+ زومبي الي لس +ا ما نام +ت لا أحد يفكر بك نام\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ سلام علي +كم اخوي ماعليك أمر بغي +ت نفس هالجهاز وين أقدر احصل +ه حصل +ت أنواع ثاني +ه بس ابي نفس ال+ ماركه هذي و+ ال+ سموحه علي ال+ ازعاج هذا جهاز ل+ سرع +ه الهوا\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ماخضع ل+ +هم الا مشايخ ال+ فلوس اما ال+ مشايخ ال+ أصول ماخضعوا ل+ +هم\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  أنا نشر +ت صور +ه علي إلفيس بوك في ال+ بوم يوم ال+ جار في ال\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  سامي ب+ يرجع مع اهلو\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  جعل من يكرهني عمر +ه طويل يعيش و+ يشبع من وجود +ي قهر ابقي ال+ اصيله ال+ طايله بنت ال+ أصيل الي راي +ها دايم علي ساق و+ قدم مقهور +ين أتمنى ل+ +كم ال+ شفاء ال+ عاجل\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  اي علاوي +ها +ي ماتنمل\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  لا في شي ال+ يوم اكلو شي شربو شي و+ اله تنشطو زدرصيدك\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ رفاع ال+ جبلي اي صوب صاير +ه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  اله فتر +ه شاد حيل +ه\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  قل +نا دار +نا ال+ كل ماشي دار +كم و+ حد +كم\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ لو اتصل وين بيحصلني\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  اعذار علي اساس شوف +وا ترا +ه ال+ إصاب +ات ال+ سب ادار +ه ال+ غفله\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  بكري تزين ال+ أيام و+ تفرح +ون ل+ ما يجي ال+ خميس\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  مساء ال+ خير ال+ اخت ال+ فاظله و+ صح بعد ال+ فطور عند +ك غيب +ه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  بيضحكوني الي بيقولو لبنان لح يفلس الي معو مصاري ب+ يفلس اما الي عايش عالدين ب+ يبطل يرد بكرا منغير أرقام ال+ تلفون ب+ مصرف لبنان وطالبونا اذ +ا ب+ تقدروا\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  شل +ون يعني رفع ال+ مناعه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  شو احكيلك عالدنيا كلشي في +ها تغير ال+ ثاءر صار ضفدع و+ ال+ ضفدع صار مءيد و+ لكن هذه ال+ غربله تبين ال+ جيد من ال+ سيء و+ ال+ سيء مصير +ه حضن ال+ أسد\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  شريف بس لا ترجع تغير مثل ربع +ك\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  عنجد إن +كم بايخين كل ال+ مواقع ب+ تنشر ال+ خبر الا أنتم حتي تزيدو نسب +ه ال+ مشاهده ب+ تحطو لينك أو بتسالوا سءال حتي نفو +ت لبنانيهجلاطه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ سءال ال+ أفضل ل+ يش ياكلاب جاين تحتل +وا أرض +ه\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ لو قارن +ت ب+ ما قدم في ماتش ليفربول مع ما قدم صلاح هتجد ان صلاح وصل مان +ي اكتر من مر +ات ل+ جون و+ كل كور +ه يلمس +ها كان +ت ب+ تشكل خطور +ه مع تحفظ واضح جد +ا ان مان +ي مش بيديلهكور و+ كمان ملاحظ دي في كذا لاعب مش ب+ يدول +ه الا ال+ كوره ال+ مزنوقه و+ ب+ يخلق من +ها فرص +ه لي +هم\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  صحيح و ال+ اعتماد علي ال+ شباب مهم و ب+ يبني فريق مش رح يكون موسم ب+ وطول +ات يمكن بس أكيد فريق صعب\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ شرط تكون هذي طاول +ت +ي في ال+ برلمان\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  خذني ب+ يد +ي مع +ك ابتدي ان ال+ أوان انسي الي كان حتي لو طال ال+ زمان لازم أوصل ل+ ربيع قبل ما عمري يضيع\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ نسي +ت +ي حاج +ه و+ شارع بيت +هم\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  حب ال+ نادي حاج +ه و+ ال+ منتخب حاج +ه تان +ي +ه بس ال+ حقيقه ال+ موازين عند +نا متشقلب +ه و+ لا انت +ا مش معايا\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  صدقوني ال+ خيال شي عظيم +ان +ك تعيش شي مستحيل يصير هذي ب+ حد ذات +ها نعم +ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  أتمنى حالي +ا جنس نيك سكس سحاق دياث +ه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  اعلن حداد +ي و+ احلف +ان +ي ل+ عشق لن أعود و+ اوعد نفس +ي قبل +ك ان انسي لي كان بين +ي و+ بين +ك و+ اشق دفتر غرام +ك عرفتو تبلوكيت ه ماغاديش نكمل و+ نغرد ولي لي +ها لي +ها مغيار +ه\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ماشاء اله يعني موضوعي قريب مش بعيد +كن +هم ال+ ناس مستغرب +ين و+ في +هم واحد +ين من طبرق ب+ روح +ها يقولولي كذب +ه مفهمتش أنا عليش يكذب +وا في +ها و+ +هما ماسالوش عالموضوع و+ ديم +ا طيب +ين ياخو +نا مش تقليل من طبرق ب+ ال+ عكس مدين +ه ب+ ال+ جوده بيه +ا و+ اصحاب +ي واجد في +ها لكن أنا ال+ مبلغ ب+ ال+ نسبه لي ليبيا كل +ها واجد تحي +ات +ي\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  رب +ي يسعد +هم و يهني +هم أول +ا ثاني +ا ال+ زواج حري +ه شخصي +ه و+ اذ +ا سعودي و+ لا خليجي اجباري يتزوج من بن +ات بلد +ه مثل +ا هو اختار ال+ انسانه الي تسعد +ه و يرتاح ب+ قرب +ها و+ ياليت نبدأ نرتقي و نبتعد عن ال+ تنمر و ال+ عنصريه ال+ متخلفه كل +نا في +نا ال+ زين و ال+ شين و+ لا حنا منزه +ين عن خلق اله\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  هذولاك ف+ لوس +هم حرام يوزع +ها ع هبل هذول شرك +ه محترم +ه\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  كان +ت +ي لاعب تكتيكي يقطع يمر يراوغ يسجل مكسب كبير لشيلسي تشيلسيمانشستريونايتد\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  لازم مدرب طرطور مايتعارض مع بيريز\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  طفل يبلغ من ال+ عمر سن +ه من محافظ +ه ديالي ال+ وحيد ل+ اهل +ه و+ هو مسءول يطلع من ال+ صبح يرجع ال+ عصر ال+ يوم جاي ال+ خلفه شايف +ه نايم\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  أمين يارب بس ال+ غيوم فجا +ه اختف +ت\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ياخ دا كضاب ساي\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ابكل ال+ فخر ما +نا ركاب +ي موجه و+ مازال ع ال+ عوجه انقولو عوج +ه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  حاج تمجدو ب+ هل ال+ حكام ك+ لون أسقط من بعض ما بيهم +ون غير هالكرسي و انتو بطبلو الون\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  يعيشك نسيب +نا يبارك في +ك\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  اذ +ا ما تابع +ت هايكيو ابد آخر ل+ قط +ه في ال+ حلقه ال+ أولي من ال+ جزء ال+ ثاني شي رهيب ال+ صراحه\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  و اله و أنا احس بطني يعورني من تو\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  باقي ال+ مواصف +ات زي شنو\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  هما هي +ك خاو +ه بحكولك انفد ب+ جلد +ك\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  ه عند +ك حق و ال+ مشكله ال+ خليج +ين كان آخر +هم يلعب +وا ب+ ال+ طبل و بنت +هم كنتاكي جايه ف ب+ تقول +ك ال+ أولي عربي +ا حوش ال+ هبل\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  بتبيعو فين +ي قطع +ه قطع +ه و+ أنا واقف ب+ تفرج\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ انتخاب +ات الي فات عمري تحت ال+ سن ال+ قانوني ل+ انتخاب هذي أول مر +ه مش نتخب و نعبر علي صوتي ك+ عنصر فاعل يشارك في صنع ال+ قرار احترام +ا ل+ صمت ال+ انتخابي مش نتكتم علي خيار +ي ان شاء اله رب +ي يحفظ بلاد +نا و ناس +ها\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  مليون و+ نص راتب و+ دوام بين يوم و يوم و+ يلزم ساع +ت +ين واجب و+ يرجع ينام و+ يرجع ساع +ت +ين ب+ ال+ يل و+ اخوي طبيب راتب +ه أقل ال+ مليون و+ دوام +ه أيام و+ ينزل يوم +ين و+ راتب ال+ نقيب ب+ ال+ شرطه ملون +ين و+ نص و+ ليش كل سن +ه تطوع ب+ ال+ الف عسكر +ه ال+ مجتمع فوارق\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  اح +ا اذ +ا هالخبر صحيح عنجد ب+ ال+ ناقص\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ فكره ب+ غباء ال+ تفكير يعني هو +ا هي +ك ب+ حب +ها و+ لا ب+ عذب +ها و+ لا ب+ نتقم من +ها أنا ل+ حتي الان مش مستوعب رد +ه فعل +ه\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  مكن أخت +ي أنا نهدر علي مكان توجدي ال+ رباط لكن تمشي ل+ تمار +ه و+ لا سل +ا حاج +ه أخرى ايض +ا و+ ماشي عوتاني كاع ال+ رباط تقدر تخرج ب+ كل حري +ه مثل +ا حسان ال+ مدينه اكدال حي ال+ رياض\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  هذا مو مع +نا نطلع بره انشهر برواحنه و+ نشر غسيلنه ك+ دام ال+ دول كان من ال+ أجدر بيه +ا ان اتناقش هذا ال+ وضع داخل ال+ برلمان مع +نا وجود سلبي +ات ب+ ال+ بلد مو مدع +ات ل+ فخر عيب خلي ال+ واحد يخجل\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  يلي ب+ عيش ياما ب+ شوف\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  آخر فرص +ه ل+ كسر يافيدرير بليز لا تضيع +ها\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ ال+ هي رب +نا يحفظك الاء ل+ وشي\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  مستحيل دا غير قابل ل+ اختطاف معا +ه حصان +ه جزاءريه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ضدتوقيفتلكالايام و ضدتوقيفرايسقورصو\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  رد علي جعجع و ل+ يد و+ سامي و+ ل+ كل يلي عايش +ين ال+ حلم ال+ عهد مش رح يسقط نقط +ه عالسطر\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  يعيشك ماتش راءع جد +ا مازال ال+ موسم طويل\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  اي و+ اله ما حد +ا عارف شي من شي و+ مين مع مين\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ عزاني ما يتابع دوري ال+ شباب لان +ه ما يريد يغير ال+ قاءمه الي شغال علي +ها من سنو +ات ب+ دون فاءد +ه انزين ايش فايد +ه دوري ال+ شباب اذ +ا ال+ مدرب ما عند +ه فرص +ه يتابع +ه من أجل يختار مواهب جديد +ه ل+ منتخب بدل كثير من لاعب +ي ال+ منتخب ال+ حال +ين الي ما عند +هم شي يقدم +ون +ه\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  الي فلوس +ه زايد +ات من +ه و يدور من يضحك علي +ه دور +ات اعداد ال+ وهم و ال+ وهم +ين\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  مفروض يكسروله باقي صوابع +ه بيش يستمر علي هالمستوي\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ هي كمان من +ي قلوب\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  يا حيوان أدخل العب +ه ب+ سرع +ه نادي +ك أو بشو +ت +ك\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  احتكاك اذ +ا دفشوا بايدو ب+ منطق +ه ال+ جزاء و+ منعو ينط معو عالطابه خليك ب+ ال+ غولف أفضل\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  في حال +ه ال+ تاجير يكون مشغل ثالث و+ في هذي ال+ حاله لازم تكون عند +ه رخص +ه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يشفي +ه مءلم جد +ا مغص ال+ كلي\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  مساء ال+ ورد يا مجدي عام جديد سعيد عليكي ب+ إذن اله\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  هو هي +ك و أنا عم فكر نفس ال+ شي\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  لا طبع +ا يبال +ه عصا محنا +ي +ه اذ +ا كفر حد و+ ينشاط لين مايعض ال+ أرض أنا اشوف جذي +ه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  هذا +ك سلق +ه مثل +ك يخسي ماهو قطري\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  و ال+ خضر يا بو محمد صلو +ات رب +ي علي +ك\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  شف +ت +ه و عجبني جد +ا و اثر فين +ي جد +ا تميت افكر كيف ال+ انظمه ال+ فاسده و عناد شخص و غطرس +ت +ه تسبت في كارث +ه بهالحجم تبع +ات +ها موجود +ه لين ال+ يوم\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ صوليتا تبيل +ه عول +ه واجد\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ شكو +ن ال+ مدون الي قال ماهاش مر +ت شهيد و+ ال+ حكايه كذب +ه ال+ مرا معروف +ه شك +ون و+ راجل +ها معروف شك +ون ماهاش حكاي +ه من ال+ حيط\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  شل +ون بعد منتحل +ا اسم +ك مايصير تعلق و+ تقول جابر ال+ غفراني ال+ مري و+ تغرد و+ تقول منتحل +ا اسم +ي علي ال+ عموم هارد ل+ +ك ياكوتش الي يكذب وين يروح\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  أنا شفت تعليق +ها قال +ت ل+ +ها لي عمل +ك شعر +ك تعدي علي +ك اما هاد ال+ تعليق ماشفتوش وان يكن كلام +ك عيب ل+ بنت مثل +ك\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ دنيا حلو +ه خلي ال+ أمل موجود\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  حالت +نا اهون من حال +ات كتير في ال+ حاضر و في ال+ تاريخ و غير +نا كتير نجح +وا\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  استلم يا غانم شف حبابيك\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  بيعطونك اعذار ان ال+ مواد ال+ تموينيه غالي +ه و+ +هم أرباح +هم توصل ٪ في نص ال+ شهر\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  أظن ان ال+ قيط ال+ قبيح هادي ال+ مدرسي يصير خال +ه و+ هو الي قال +ان +ي رايت رءي +ا بان ال+ مهدي س+ يخرج من دوار ال+ ءلء و+ ال+ مقصود هذا ال+ طفس ال+ عفن\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  سبحان اله ال+ حين هو تفكير +ه محدود والي قال +ه خوي +ك وش يعتبر صحيح و+ عقلاني ٪\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ياخي ما حصل +ت شي\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  اشفي +هم عاءل +ه ال الطيز متوتر +ين هذا مفتي ال+ مهلكه من ال الطيز لو يتكلم من طيزه ب+ نفهم +ه ب+ شكل أوضح\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  من ال+ أدب تجاوب +ين عليا أول شي بعد +ين تسال +ين ال+ فلورز مالتج\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله لو انطلعوهم نبي +هم أول و+ حدي +ن بس ل+ نقان +هم يخوفو\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  نسيم اله ينزل دموع الي ظلموك ياربي منيش حامل +ه نشوف نسيم هكا\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ مهم مرحب +ا بيك تويتر نور بيك\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  نعم ل+ اسف ال+ صوره كتير ب+ تصير سيء +ه حتي ال+ فيديوه +ات\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  ياخي قلب +ي ف ال+ فلم كيف ب+ ذاكر تو عند +ي اختبار\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  مورو لا يمثل خطر +ا علي تونس ماعندوش أنصار دواعش حتي\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  هلا في +كم روح ال+ سير ما يعي\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  صح كلام +ه أصل +ا هالعزت نفس م تنفع فهالامور ضروري جد +ا ال+ مساعد +ات م شوي ال+ أضرار الي جات +هم\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  يابوفاضل طيح +ت ايدك مو و+ كت +ها ال+ عباسبنفسالحسين\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  من عقب ال+ أغاني ال+ طربيه و محمد عبدو ب+ ال+ سياره صر +نا نسمع بارني راح +وا ال+ طيب +ين\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  انقلو +ها نبي نشوف فيكيو\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  صديق +ي سمير منير من هلا ل+ اثن +ين و من بعد +ا ال+ برلمان بقر\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  عروضالعثيمالكبري ريش +ه ريش +ه ريش +ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  عبال +ي يمر شهر و+ ما نصلح في +ه ال+ سيار +ات\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  شلع قلع كل +هم حرامي +ه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  م ليل +ه خميس ليل +ه خميس يافرحه ال+ مزوج اما ال+ عزب وحد +ه و+ حض +ه اعوج ليل +ه خميس\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  هاها +ها ما تضحكش و+ ما تعجبش\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  يجيبوك ل+ ضبح ان شاء اله\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  تو +ا اندز ل+ +ك ال+ طريقه ضروري ال+ مقادير\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ه هو في +ه ناس كذا صدق\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  حبيب +ت +ي نموت علي +ك وان شاء اله دائم +ا متالق +ه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  في بن +ات لو تسأل +هم من وين شار +ين ال+ ماي بيقول +ون طالبين +ه من بريطانيا من بريطانيا ها نسي +نا أيام لي طق مطر تبطل +ين حلج +ك و+ تشرب +ين جنج ضب\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  تر +ا في من +هم همل و شميم +ين اقو اغو\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  ه ال+ كوتش ماعنده اخلاق رياضي +ه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ خارجيه الي في +ها شو فاءدتهم\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  جماع +ه ال بلايستيشن شوف +وا ماروع ال+ اكسبوكس بس ل+ يش ال+ شركه عم ترك ال+ ترفيه ب+ ال+ جهاز مابعرف مايميز ال+ اكسبوكس عن\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  سءال غبي اش كيديرو ال+ بن +ات حسن دخل سوق رأس +ك\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  يلي ب+ يقدر يصنع هي +ك طيار +ه ب+ يعمل كل شي\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  شكل +ه الي كاتب ال+ هاشتاق مايعرف مكان ال ء ف ال+ كيبورد\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ياخي لو تسالني شنو ودك يصير في مجلس ال+ امه ال+ قادم اشوف بو حمود ظمير ال+ امه و+ من هم معروف +ين لدي ال+ ناخب مكان +ك فاقد +ك يابوحمود\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  مرتني ال+ دنيا ب+ تسال عن خبر مابه جديد عشاق ليل +ه تفارق +وا صار +وا بعيد\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  راعي ال+ خط ال+ مدروسه كان شايل ال+ هلال شيل\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ان غد +ا ل+ ناظر +ه ل+ قريب ال+ مهم انت +وا باي باي\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  هيدا رقمي و+ ناطر +ه من +كن تدقولي و+ ما تزعلوني و+ أنا عيون +ي علي +كن خليعينكعالجديد\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  انداري هي ما ب+ تمون تقر أنا شو دخلني\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  تقريب +ا كد +ه ال+ ازمه ال+ اقتصاديه عالمي +ه زي ما قل +نا قبل كد +ه توقع +ات ال+ ازمه بدأ +ت بروكسل في +ها مظاهر +ات ل+ رفع ال+ أسعار ب+ رضو اح +نا داخل +ين علي منحدر تاريخي يا ف+ ندم\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ياب +ه شكر +ا ع ال+ مساعده بس مكن تلم +ون جوال +ات +كم و+ ال+ مهندس و+ ال+ عامري و+ تطع +ون و+ تعوف +ون ال+ عراق ل+ حال +ه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  كل +نا عشان ال+ وصل جماع +ه ال+ التراس يعطي +هم ال+ عافيه ماكانو يقصر +ون نخل +ي كل ال+ خلاف +ات علي صوب و+ قف +ت +نا و+ يا ال+ فريق أهم اله يوفق ال+ وصل\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ان شاءل +ه و+ اله يجزاج خير\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  خلاص و+ أنت طيب يا هنو عايز حاج +ه تاني في ال+ عيديه\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  أدري بس حستني يعني\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  بدين +ا هالحركات و+ اخر +ت +ها تستوي معرك +ه و زحم +ه و ال+ ناس ادور تذاكر\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ يقهر و+ بس يعني من غير شي عم تموت ال+ عالم ضروري يقتلو +هم من ال+ فرحه\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  سءال نبي لي +ه اجاب +ه لو شخص ب+ يدير إعلان مول ل+ مشروع +ه اما أفضل في دير +وا حتي نبي أكثر ناس تجاوب بش نقر\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  لا تلوم ال+ شوق ان صار مزعج تر +ا ال+ غلا م هو علي كيف راعي +ه\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  حي ع ام ال+ جو خال +ه خال +ه خو أم +ه ينهارك أنت مشارك ف+ ال+ جريمه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  رب +نا يخليهولك و يخليكم ل+ بعض و يكمل +ه حري +ت +ه علي خير\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  الي حاط صور +ه ال+ فريدي اله يسلط علي +ك\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ شعب ال+ مصري فقط ب+ يقطع اشار +ه ال+ مرور ب+ سرع +ه لان +ه مستعجل ب+ يصلي ب+ سرع +ه لان +ه مستعجل ب+ يحكي علي ال+ موبيل ب+ سرع +ه لان +ه مستعجل ب+ يحاسب صاحب ال+ محل ب+ سرع +ه لان +ه مستعجل ب+ ياكل ب+ سرع +ه لان +ه مستعجل أنا متاكد +ان +ك ماقراتش ال+ رقم لأن +ك مستعجل ياخي شعب مابيضيعش وقت +ه سبحان اله\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  اكو عقول تصد +ك و معاند +ين +هم +ين +ان +ي اشتغل ب+ صيدلي +ه و+ يومي +ه اكو ناس تجيني تريد منتج +ات ماخذي +ها من إلفيس بوك و+ مصور +ي +ها و+ يكولج هذا كولش زين ه بس لان مرج +ي +ه ب+ ال+ فيس بوك\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  زلق +ات ليا أنا اسف\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ناديالريانارهابي صديق +ات +ي ال+ رياني +ات ها انشر اسامي +كم عشان تدخل +ون ال+ مجد ترى عد من +هم من ال+ بحرين شل +ون علي +هم معا +هم والا\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حمار +ات دول +ه لا تحترم كل امار +ه ال+ اماره الي جنب +ها س+ تحل علي +كم ل+ عن +ه ال+ تدخل في ال+ يمن\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ هو ل+ ازق محمد صلاح ف التوي +ت +ه لي +ه\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  يا أخ +ي تركي شخص فاشل في مهن +ت +ه و رأي +نا تجرب +ت +ه في مصر كما أنا ضد ال+ سياسه لي يشتغل بيه +ا هو مخلوض و ال+ مغرب ماناقصوش مخلوضين\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  وان +ت +ه شكد ابن عاهر +ه و+ امك ملكطه بيك لحد ما شبعان +ه يا ابن ال+ قندره من انعل ابو +ك ل+ ابو كل واحد ماجور وان +ت +ه ل+ +ك يوم +ك يا ذواق\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  أنا مادري شل +ون كان يلعب معان +ا ذي ال+ غرافه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ديك خال +ت +ي كل يوم يوقف تحت شباك غرفتي ويصحيني من فجر\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ه أنا ب+ اكدلك انو ب+ يروح ب+ ال+ عرض و+ زلط مابتقصر في +هم\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  جاهز مخلنه ف كرا +ت +ين حلك\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  واح +نا من هذا ال+ منبر ب+ نفتح ل+ يهو اضان +ه وبنفهمو كلام +ه دا مامقبول بس لو ال+ مطبلاتيه اساعدونا شوي +ه و+ اسكتو مكن نغير شي\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  معالي ال+ وزيره يمكن أهم شي نعرف عد موظف +ي ال+ دوله و+ ال+ مصالح ال+ حكوميه و+ ال+ مءس +ات ال+ حكوميه ل+ نعرف ال+ عد الي بدن +ا نمي +ه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ابن اخوي يشتغل ب+ معمل ال+ بان يكول اكو عامل يشتغل و+ ياي سالني شنو شهاد +ت +ك قلتله ابتداء +ي +ه يكول كال ماكو فرق +ان +ي مهندس و+ أنت ابتداء +ي +ه و+ اثنين +ه عمال هكذا أصبح +ت ال+ شهاده ب+ دون قيم +ه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ موت داير ع ال+ شباب ال+ مسيح +ين في ال+ أردن ايش هالسنه الي كل +ها موت ب موت اله يرحم جميع ال+ امو +ات يا رب و ارحم +نا ب+ رحم +ت +ك\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حمدله علي سلام +ت +ه ومايشوف شر\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  خليك +ي عم تحلمي يا نجس +ه\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  هاب +ي ير يا حلو +ين ب+ حب رقم اوي\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  علي شنو ال+ شكر علي ال+ شباب الي راح دم +هم ب+ لا معني لو ال+ مطالبه ب+ توفير فرص ال+ عمل لو ال+ كهرباء ل+ ولو و+ لو و+ لو و+ لو لو مو أحسن\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  هما يسم +وا في +ه ال+ اكتناز ال+ قهري عند +نا اسم +ه ال+ خمنتش\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ياسرالفيصل في +ه بعض ال+ ناس فاهم +ين ان ال+ بن +ات اذ +ا احتفل +وا صار +وا عاهر +ات و+ كلام طويل و+ صخ\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  ما عاد بدي اشترى من صفصوف من بعد هالصوره مبسوط يا معلم كل زباينك من عن +ا يلا انتخبو و+ بل حلوي +ات +ك وزع +ها عالايتام ب+ شهر رمضان يمكن تشفعلك\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  خادمالحرمينالشريفين اله يحفظك ل+ +نا ي عزو +ه و+ سند داري تروح و+ ترد ل+ +نا سالم ي شيخ ال+ مرجله ماضي و+ حاضر\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حقيقه هو تفل و+ تفل لكن ما تفل ع ال+ اعب بل ع امع +ه مثل +ك و+ اذ +ا ما عجب +ك قرب وجه +ك ال+ عفن علشان يغسل +ه سيد +ك حمداله الو شمس لا تجي عند +نا حمداله يدوس +ه و+ يغسل +ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  سءم +نا كذب +كم و+ تعب +نا من +ه الي ماقدر علي +ه ال+ مجلس بيقدرون علي +ه أبناء ال+ كويت مع +ا ل+ اعاد +ه الرياض +ه اعيدوهاواستقيلو\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  عل +ه اساس ال+ سعود +ين مو أول من فجر و+ قتل عراق +ين\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  شوف ال+ فيديو اذ +ا عند +ك قلب\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  أبيك تذوق بعض الي اذوق +ه أبيك اتحس في قلب +ي و+ عروق +ه ابي قلب +ك يعاني و+ يتالم عسي قلب +ك يكفر عن ذنوب +ه عقوب +ه اصال +ه عادلمحمود\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  اقر +ا تغريد +ت +ي ب+ ال+ كامل و+ تقر +ا تغريد +ه كساب ال+ عتيبي و+ تعال اسال عن +ها و+ راح اجيبك\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ودي أكون من ال+ ناس الي بس يحطون رأس +هم علي ال+ مخده و+ ينام +ون مو مثل +ي أتم ساع +ه و+ لا انام\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  رب +ي يجيب ال+ حفظ و اله أنا هذي قضي +ه ال+ راي +ات قلقتني من زمان ال+ امازيغ يرفدو علام +هم مع علام ال+ جزاير و كل شي عادي جا واحد نوض فتن +ه و قعد يتفرج أنا نكر +ه جد ال+ جهويه هذي عند +ي كل شي جزايري\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  مصر مسير +ه ال+ محام +ين ال+ مءيده ل+ قرار +ات مرسي\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ لو قال +ك ال+ حوثي أنت في وجه ال+ سيد امسك جيبك و+ خبي عيال +ك و+ ذهب مرتك و+ طربل بيوت +ك و+ مقرا +ت +ك لان +ه عينهبك عينهبك و+ مش اي نهب +ه عينهبك ب+ نص قران +ي و+ يقنعك +ان +ك لازم تنتهب و+ يا تقتنع و+ ينهبك أو ينهبك و+ يحبسك من يقول +وا لابوك ماتنتهبش غنايمياولياله\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  تخيلي بعد كل هالبوستات يطلع واحد في +هم شبه ال+ قرد\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  احلي شي اسعد رشدان عايش +ها و مصدق حال +ه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  صبح +ك اله ب+ ال+ نور و+ ال+ سرور خليف +ه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ف+ نظر +ك زعم +ا داكشي دارو ب+ حسن ني +ه هي علي قبل تصوير +ه مع صلاح\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  باين +ان +ه ماتش ل+ تاريخ\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حياه كل +ها تحدي +ات و صعوب +ات\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  صح +ه شريب +ت +كم ال+ يوم ال+ حلقه قبل ال+ اخيره من ال+ مايسترو باش يخلي بلاصتو ال+ مايسترو\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  شنو سالف +ه هالسجع هذا ال+ ميخلص\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  خلي +ه يتالم تو +ا ماتزيدوش علي +ه ه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ ال+ توفيق ل+ جميع ان شاء اله\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  صاير يجيني غثيان من اشوف صور +ه سياسي أو شيخ لان أعرف ال+ منشور ب+ دون ما اقرا +ه قم +ت فعل +ت سوي +ت خدم +ت ل+ اجل +كم سوف حفظ +نا +ها و+ اله ال+ عظيم\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  مال +ه داعي تفشل +ين نفسج كل مر +ه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يجازي كل شايب ب+ ال+ احسان ل+ +ه مبسم ضاحك و+ ل+ +ه نفس فذ +ه ال+ بيت لا من +ه فقد حس شيبان ما عاد يبقي ل+ +ه حلاو +ه و+ لذ +ه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  حبيب +ت +ي خربشتيلي في مشاعر +ي وقت ال+ صح انتي برك تعدليلي نفسي +ت +ي\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  يعيشك رب +ي يخليك نور +ك حبيب +ت +ي اله غالب مشاغل هالدنيا ل+ اهيت +نا لكن أنتم دائم +ا ب+ ال+ بال و+ في ال+ قلب\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  واحد من ال+ أصدقاء ل+ ما يسالك فاضي تخاف تقول +ه اي +وا و+ يشلك صناعي +ه ال+ معبيله أو مشوار في +ه مكده أو تقول +ه لا تفوت +ك عزيم +ه ال+ يفيراسهبطحه\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  را +هم يدخلو سن +ه اولي ب+ حط +ه الرابع +ه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يعزك و+ يعلي قدر +ك و+ شان +ك ختيتو يارب و+ أنت و+ خول +ه من أطيب ال+ أشخاص ال+ موجد +ين هنا رب +ي يحفظ +كم و+ يعطي +كم كل لي تمناوه يارب\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله رجال ال+ رجال مايقعد يغرد مثل ال+ حريم و+ حدود +ه تحترق اه +ا مءقت مثل ال+ تحالف الي ل+ +ه سن +ين وجود +ه وجود +كم مثل عدم +ه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  لازم تشتغل ب+ ال+ معلوم +ات ه\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حب فطر +ه من ال+ معبود سبحان +ه مايعرفه غير شخص مخلص ال+ نيه مثل ال+ بحريغرق ال+ مركب و+ ربان +ه ال+ ياسكن ب+ ال+ حشا مافي +ه ماوي +ه\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ما اقسي من ال+ فرقي ب+ دون وداع الا ال+ وصال الي ب+ دون شعور\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  عبرونا يا جماع +ه ال+ واحد ب+ لش يخاف هي +ك قص بطل الن +ا حيل علي +ها\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ مشكله +ان +ه في +ه ناس ماعندهم عقل عشان تعطي +هم علي قد عقل +هم\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  اله يشفيكم يارب لين ذحين هالعقول ال+ مريضه الي نظر +ت +ها ل+ بنت سيء +ه موجود +ه ياهو\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ماشاء اله تبار +ك ال+ رحمن رب +ي يحفظ +ها و+ يصون +ها\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ تطل ال+ يالي و+ ب+ تروح ال+ يالي و+ بعد +ك علي بالي علي بالي\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  الي يتمني ال+ شر ل+ غير +ه يستاهل\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  وايد يستفزني ان أغلب عبار +ات ال+ تنميه ال+ ذاتيه في ال+ سوشال ميدي +ا الي تكلم ب+ صيغ +ه ماعليك من أحد لاتغير نفس +ك من أجل أحد من يحبك س+ يحبك ل+ نفس +ك وين قاعد +ين ليس هكذا تءكل ال+ كتف مايخافون ان هالعبارات تطيح عند مراهق طايش أو زوج أو زوج +ه عنيد +ين و+ متمرد +ين و+ تزيد ال+ طين بل +ه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  تمام +ا كلام سليم من جوز مايكل\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ حتي منوع حد +ا يناقشو بقرارو و+ أكيد هبط حيطان كتير علي راس +نا ب+ وقت +ها و+ حسن +ا ال+ أمل مفقود و+ هيدا هوي ال+ حل ال+ وحيد … بس قدر +ت ب+ مساعد +ه حكيم تاني ب+ ال+ مستشفي أقدر طلع بي و+ ساعدني فوتو علي مستشفى تان +ي +ه قبل ما أول حكيم يجهز غرف +ه ال+ عملي +ات\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  تكلم +ت صدقا ياسيدي تكلم +ت صدقا\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  أنا شخصنته ال+ موضوع أنا سالت نفس ال+ سءال من وجه نظر ال+ بن +ات عادي يعني ال+ مشكله وين\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ماضيعوا ال+ بلد الا ال+ عميق +ين ذولا\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  يعط +ون و+ لين يجوفوني ب+ روحي ساع +ات يعطوني دبل\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  جياد و+ ال+ صاف +ات قام +ت علي أنقاض مصانع أخرى ل+ ذلك أنا مابعتبره إنجاز\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  روح اشتريلك كم كيل +وا بصل جهز حال +ك\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  صبايا +هم انحس في روح +ي كان +ه انكلم في إنسان قديم بر +ا شخ و+ ارقد سلم و+ لدي\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  أكيد ب+ ال+ نهايه كل من يرد ل+ فصيل +ت +ه و+ انت +وا و+ ال+ بقر تفهم +ون ل+ بعض اله لا يغير علي +كم بس ال+ صراحه +ان +ي تأثر +ت\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  حتي ال+ اب يرجع من ال+ خدمه ياكل يتفرج ماتش تاع ال+ ريال و+ آخر همو و+ ل+ دو وش راسم في يدو\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  كل ما نشوف هي +ك اخبار ما ب+ عرف نفرح و+ لا نزعل لان فرح +ت +نا ما ب+ تكمل ب+ نخاف بعد هالشي يركب +وا ال+ باص متل ال+ سلف ال+ صالح\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  هات ال+ فلوس ما ال+ ناس عارف +ه +ان +ك حمار\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  مع +ك يا أسد راح نعمر ال+ بلد\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  لو انت +ا من حلب يا حمار ما ب+ تنشر هالحكي\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  يارب بعد ال+ مصاريف دي كل +ها تكون ال+ نتيجه نعم ال+ واحد قلق +ان\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  متفق +ين و+ يا +ك يارشود لو +ان +ه ال+ مفروض محد يتناقش و+ يا +ك ياحبيب فوساتي ه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  شاك في واحد ريح +ت +ه ماي ربيان\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  غير ما تسمعتش اله ال+ وطن ال+ شعب غير أنا زرب +ت\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  خير ال+ ناس من كف فكه و+ فك كف +ه وشر ال+ ناس من فك فكه و+ كف كف +ه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  ابوي و+ ال+ شيخ حمد و+ ال+ شيخ تميم و+ ال+ شيخ محمد بن عبدالرحمن و+ بس\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  نفس ماغتصبت جزر +كم و+ انت +وا مستمتعين و+ لا غير\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  مش لازم شكل +ه ني +نا الي كان معا +ه ملف ال+ غاز مين في مصر غير حسين سالم معروف و كان رجل مخابر +ات\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  انزين مافهمنا شتبين ال+ حين\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  بتقلك شيرين عم جرب مش عم أعرف\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  امني +ت +ي ف هي +ان +ي احق امني +ت +ي بتاع +ت الي اتمن +ت +ها في الي ماحقتهاش في بعد ما فشل +ت في ل+ ما فكر +ت في +ها في\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  صبح +ك اله ب+ ال+ خير ذكرتني ل+ ما +كن +نا نلعب كور +ه ب+ ال+ براحه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  أغلب ال+ أشياء يلي نحن +ا انشوفوا +ان +ها خطا نمارسو في +ها ل+ يش مش عارف يعني ب+ ال+ نسبه ليا\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  لانو في ميه واحد سوري نزل ع لبنان مد ايدو و+ كسر +ها علي +نا و+ في ميه واحد فكر انو من حقو يعيش متل مابدو ب+ لبنان لانو لبنان جزء من سوريا ف هو ب+ لدو خلص و+ أنا وحد +ه من ال+ ناس الي واجه +ت موقف ب+ لبنان من واحد سوري والي خلقني كان نفس +ي اشحطو شحط ل+ برا لبنان ف ك+ لو هو +ا و+ حاج تفلسفو ع بعض\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  ليبيا ال+ عيل في +ها ماسك مسدس و+ ال+ حكيم في +ها مهناش ه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  لا و+ ياري +ت بتخلفو عيال +كم في ظروف ادمي +ه بتمرمطوهم في بيوت و+ مناطق سكني +ه مقرف +ه و+ قذر +ه و+ مواصل +ات زحم +ه وبتطلعوهم عند +هم انيميا و+ سوء تغذي +ه و+ حاج +ه آخر قرف و+ لولا ثقاف +ه بر ال+ والد +ين و+ ال+ طاعه ال+ متخلفه بتاع +ت +كم كانو ولاد +كم ادو +كم ب+ ال+ جزمه و+ +هما كبار عالي عملتوه في +هم\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  اكو أحد جاي علي بال +ه يسالني شي مع ال+ علم رح جاوب ب+ صدق\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ متشاءم ب+ يتوقع ال+ خوازيق و+ ال+ متفاءل ب+ ياكل +ها\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ ال+ ضبط مع فتح ال+ باء\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ل+ اتخاف ال+ برد و+ ضلوع +ي حطب أنت شب ال+ شوق و+ ابشر ب+ ال+ دفا\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  عليا مافرزتي ف+ ال+ ثلوج ب+ سج رد +ي ال+ بلاد\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  رفع +ي في ال شيخ عبد +ت +هم صاير +ه\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  ه حتي +ها +ك ب+ دكن تكذب +وا\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ألف اهل +ا و+ سهل +ا بيك و+ كل شيء يستني في +ك\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ان ذكر ال+ طاوس يحتاج جمال +ه عشان يصير ل+ +ه قيم +ه عند انثي ال+ طاوس ال+ باهته محد يزعلج و+ أنا موجود +ه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ه حتي ال+ دوري ال+ بنقلاديشي مايرضو بيه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  شو رايج نروح ب+ اجر عند +ها نفطر\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  يوم عن يوم يزداد حب +ي ل+ محرق و+ ل+ اهل +ها الي مافي مثل +هم\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ أكيد ترامب ب+ يستخدم ال+ فيتو و+ علي +ها\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  يعني أنت منو الي نصب +ك حتي تنتقد +ين هذا و+ ذاك و+ أنت شنو يعني ال+ هل درج +ه متزن +ه و+ اكبر من عمر +ك هذا اذ +ا صد +ك أنت بنت و+ مو علي ال+ أقل عمر +ك فوق ال+ خمس +ين بعد +ين ل+ يش أنت مضغوط +ه من عد +نا لان قبيح +ه وماعندج متابع +ين منو انطاج ال+ حق تستهزءين علي خلق +ت ال+ بشر ل+ علم أعرف أنت رجل\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ ليش ما تطرشينهم دايركت\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  يعني ماتعتقد ان هناك حرب و+ القم +ه ال+ عربيه ال+ طارءه الي دعا ل+ +ها ال+ ملك سلمان\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  قصد +ك تفهم ب+ شكل مختلف\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ ال+ نعم بس و+ اله سءال +هم طاءفي حتي يعلق +ون ب+ ما يناسب فكر +هم ال+ تعبان\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  سعيد +ه قراش حب +ت تكون سعيد +ه ساس +ي لكن ما قدرتش\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  TN\n",
            "\n",
            "tweet :  شعوب ثوري +ه مفترس +ه استهلكو دول +هم و+ خربوها ويب +ون ياكلونا\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  حسايف تذبل ال+ ضحكه و+ هي بين ال+ شفايف تذبل ال+ فرحه و+ تضيع و+ يصبح ال+ كون ال+ وسيع مايكفي خطو +ت +ين لاكساهاليل بالون ال+ حزين\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  أكيد من حق +ك حبي +ت ماحبيت ال+ شي ب+ يرجع الك بس كمان عطي +ت راي +ك اكتر من مر +ه ماحك +ي +نا شي لانو نحترم نعرف محب +ت +ك لا ست بس نصيح +ه من +ي ارجع أسمع الغني +ه اتمعن ب+ كلام +ها صوت نجوي ال+ حن راح تعجب +ك مافي +نا نح +كم علي شي من مر +ه وحد +ه في كتير أغاني تنزل أول ما اسمع +ها ماتعجبني بس مع ال+ وقت ب+ سمع\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ مره ال+ أولي تمشي و+ تقول بارك اله في +ك علي ال+ تعاون و+ تسليم معيتيقه بعد +ها ادير دور +ه و+ تجي تبار +ك ل+ نفس ال+ شخص الي هو +ا كارا و+ تقول +ه مبارك ال+ استلام\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  مشكل +ه ال+ بناني ب+ اختصار ب+ يهاجم ال+ سلطه ال+ سياسيه عالفساد ال+ مستشري سن +ين ب+ يرجع ب+ يروح يجدلن هني ذات +ن ب+ ال+ انتخاب +ات هوالحريه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  أقول لاتكثرون حجي فاضي و+ تستقوي انت +ه و+ يا +ه عل +ه مصري السعوديه مال +ت +ك و+ يا ال سعود عل +ه عير +ي تمظرط انت +ه و+ يا +ه عل +ه اساس ترامب ماحلب ضرع امك ياله يولاد ال+ هنود ابو +كم ل+ ابو قطر\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  صح السن +ه نزل ب+ شوف اي بومبا نزلوه السن +ه بس ب+ شكل عام صناع +ه ال+ أفلام متقلب +ه ب+ شكل كبير\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  شيء عادي كل مشجع حر ياودادي يارجاوي\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  +ها +ي شنهو يعني ف+ رقا +ك\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  الي ما جاش ليبي نجو +ت +ه كبير +ه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  هلا و+ غلا ب+ ال+ غلا كل +ه يسعدك رب +ي و+ يسعد صباح +ك و+ مساء +ك و+ كل ايام +ك يارب\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  در +ت +ها رمضان الي فات و+ حلف +ت معاد امدايرتها طول عمري\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  هي +ه ما راح يلعب ضد أياكس و اذ +ا تاهل +نا بعد في ال+ دور ال+ قادم ما ب+ يلعب مبارا +ه\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  اشوي ما عش +ت و+ يا +كم هالشي طالع +ت +ه كل +ه ورا بعض لو عش +ت ال+ هايب يمكن بكره ال+ مسلسل\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ياتو رج ولي في ال+ رج يعني\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ان شاءاله ب+ ال+ توفيق ل+ احسن\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  اتفو علي تفكير +كم و عقل +كم هو اتكلم مغربي ل+ يش تحك +ون عالمغربيات شعب مريض خزي +ت علي بشر\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ ضي هارب من ال+ ظهر و+ ال+ مولد قريب ينطفي و+ أنا نتفرج علي مايل دياب في\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  اي و ب+ نزل ب+ دال +ه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  أوك ناطر +ك عم اركل تعا\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  نسرق افكار +ك كل +ها و+ نعرف +ها قبل +ك ه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  هس +ه ميزاني +ه بلد خلص +ان +ه علي +هم +هم +ه و+ ال+ رءاس +ات ال+ ثلاث\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  هذا قطاع خاص ربع +نا أصحاب ال+ مشاريع ال+ صغيره بدل ال+ بقال +ات مكن يسون نفس هذا\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  قل +نا مساء ال+ خير و+ ال+ حب ال+ عميق يوصل معطر كل واحدخاص ل+ +ه مليون في مليون عد +ه مانطيق ال+ كل غالي من +كم ألف مر +ه\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  خد و+ هات خد مليون و+ نص ل+ كل لاعب هات مليون و+ نص من كل لاعب ل+ تحيا مصر شوفت +وا العب +ه ال+ حلوه و+ كنت +وا زعلان +ين\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  بعيد عن اي شء ال+ طعرسه م ب+ تفوت و+ اله\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  ثلاث ويتصاحين بس ب+ دون سلاح\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  أصعب شيء مكن استوعب +ه شخص يجرحني ويحطمني و+ هو في يوم من ال+ أيام قال ما\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  الي اختار فيصل ال+ مطروشي انت +ه فاهم صح\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  هل في طريق +ه +ان +ك تواصل مع صاحب +ه أو +ان +ك تعرف مالك +ه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  كتير عنجد اج +ا عبال +ي اكل +ها هلقي +ت\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  مساء +ك فل و+ دايم +ا منور +ه تويتر و+ ال+ بلد\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  عادي فوت +هم حتي علفكرونه لم +هم فوت +هم و+ خلاص\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  أمين يارب رب +ي يحفظ +ه و+ بارك ف+ عمر +ه\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  ولد كلب +ه وجه نمل +ه عصبني\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ه اخص عليكي كد +ه برد +ه ل+ علم +ك ح اشرف +ك\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  يا رب مصر قبل\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  أصل +ا طول اعمار +نا و+ مصايب +نا من السعوديه ل+ يش مستغرب\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  يابلدنا دام غز +ك و+ دام +ت هيب +ت +ك و+ دام عزملوكنا و+ ال+ جنود احزامهم ياذري ال+ مظلوم يابوفهد في فزع +ت +ك ل+ معادي حرب +ه قاسي +ه ب+ نحور +هم دام عز +ك ياوطن\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  هذا الي قصد +ت +ه هناك حاضن +ه شعبي +ه و+ تايد كبير بس أنا حالي +ا نشوف في عد لا باس بيه فرحان +ين فهم +ت وجه ال+ غرابه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  تو مال +كم كذا +ك ماحد يروم يكتب\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  كلب و+ رخيس و+ خامج فاتح حساب جنسي و+ جاي يفتي علي راسي تفوه يا كلب ال+ سيدا أقل عقاب ليك شيعي +ه أو مسيحي +ه أفضل من منافق و+ ضيع يبيع مءخر +ت +ه ل+ خليج اه يا رب +ي واش راكي رافد +ه يا بلاد +ي من كلاب\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  لا و+ اله ال+ شعب +ان +ك رد +ي ولد حرام اذ +ا ب+ تنزل مقطع ب+ نزل عشر مقاطع ال+ يوتيوب كل فضايح +ها عن +كم يالتعوسين تذكر قص +ه السعوديه و+ ال+ مصري ه احلي من ال+ شرف مافيش\n",
            "Actual :  QA\n",
            "prediction :  YE\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ يوم ال+ ثلاثا مب ال+ سبت ب+ اجر ال+ اربعا مب ال+ احد ال+ يوم ال+ ثلاثا مب ال+ سبت ب+ اجر ال+ اربعا مب ال+ احد ال+ يوم ال+ ثلاثا مب ال+ سبت ب+ اجر ال+ اربعا مب ال+ احد ال+ يوم ال+ ثلاثا مب ال+ سبت ب+ اجر ال+ اربعا مب ال+ احد\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ دنيا صار +ت سخيف +ه ل+ درج +ه ان اي شي بسيط مكن يفرق ناس صارلهم عمر مع بعض\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  شوي +ه أفلام رعب بليز\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ حاول اصير منيح +ه و+ استعدل مع ال+ بن +ات لانو مودي ال+ زفت قاعد ب+ طفش ال+ كل من حولي\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  كل شي نخطل +ه يتفركس ل+ ذلك قر +ت معش نخط ل شي كل شي ب+ نخل +ي +ه ب+ دون تخطيط و+ حنشوف وقت +ها شن يصير و+ أول شي بدي +ت بيه ان سن +ه محطيتش في +ها أهداف و+ ب+ نشوف في نهاي +ت +ها شن حق +ت ب+ إذن اله\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  حتي لو عشر ب+ ال+ عكس هذا يدل علي ال+ رقي\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  وين نقدر محصل هذي ال+ طيور في ظفار\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  عشان تعرف ال+ وضع ال+ اقتصادي ب+ ال+ بلد ل+ وين وصل أصحاب ال+ شرك +ات صارو يطلعو مع مندوب +ين ال+ مبيع +ات و+ يلفو مع +هم علي ال+ محل +ات مش مصدق +ين انو مافي حرك +ه\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  صح اله و+ شان +ك عزيزلاعدمناك عويجان ال+ حربي\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  صاحب +ي ديم +ه ايغني في +ها عز ال+ شوق مايبي ايغيرها عين +ا انعانو في +ه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  كان هدا لو قلتي +ها\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  حجز زراف +ه و فيل و نمر و وحيد قرن في سوق منصف باي –\n",
            "Actual :  TN\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ه انتو تحس +ون بعض\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  QA\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ ما +ان +ي أحد ال+ مشارك +ين في موكب يناير و+ ال+ مواكب الي قبل +ها و+ تعرض +ت +ه ل+ استنشاق كمي +ه ما بسيط +ه من ال+ بمبان لكن ال+ حمدله ما حاسي ب+ شي يخوف غير قليل من ال+ صداع و+ تان +ي يوم بقي كويس\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  يصير اسحب علي كل شيء و+ اروح ال+ بحر لي ما تخلص كل ال+ مشاكل\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  BH\n",
            "\n",
            "tweet :  ه أول يوم و+ اخدين فقط و+ رق +ه و+ قلم و+ لباس جديد\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  كل وحد +ه لي +ها وقت +ها\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  شكلو هيدا كان يسهر و+ يسكر بحمدون و+ ينام ب+ عين ال+ رمانه و+ مفكر +ها قريب +ه علي +ها\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ضحك +ي ما كني جار +ك و+ راعي بلاد +ك مفروض حفل +ه كل عبري يعرفو و+ ينقل\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ان شاء اله م يهم +كم ب+ رسل ف+ ال+ خاص\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  عطي +هم فلس و ال+ باقي حق +هم انتي كريم +ه و هم ما يستاهلون\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ ظاهر ال+ شايب خطف علي +ك حد من\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ بنت المغربي +ه تزوج شيفور ديال ال+ طياره اي +وا ال+ صافي هو لي بق +ا\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ أشكال ال+ وهميه اهيا الي في كل مرق +ه بصل +ه بال +ه يا كاني +ات ما تعطو +ها وجه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ اله ما اح +نا طايقين بعض\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  سبحان اله انت +ه وجه +ك بيه لطف و+ انساني +ه و+ عفوي +ه والي يحبك يشوف يشوف ملامح +ك بالي من هيء +ت +ك اله يوفق +ك ويفتحلك طريق ال+ خير\n",
            "Actual :  IQ\n",
            "prediction :  IQ\n",
            "\n",
            "tweet :  اهل +ا و سهل +ا ال+ بيت بيت +كم\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  و+ رق +ه ال+ طبيب ه ه ه ه ه ه ه ه تدي +ها لفرماسيان يطلع\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  DZ\n",
            "\n",
            "tweet :  خالد و+ صلني ال+ مطار تجمل\n",
            "Actual :  OM\n",
            "prediction :  OM\n",
            "\n",
            "tweet :  فضل +ا و+ ليس أمر +ا محتاج +ه أرقام باش نحل بي +هم امايلات و+ شكر +ا\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  بد +ك ال+ صراحه صح مابهضمك ب+ نوب بس مافي قول غير +ان +ك عكس كل تقبل +ت كل شي حكي +نا ما عمل +ت بلوك متل غير +ك ب+ حيك علي روح +ك ال+ حلوه غير +ك هرب ماقبل يتقبل\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  بس نبي نعرف هالمفاسد الي تكلم عن +ها ادار +ه ال+ أوقاف ال+ سنيه\n",
            "Actual :  BH\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  بكرا ال+ شهدا بيطلعو انتحرو وبيعتذرو من جنبلاط و+ ب+ يعطو مراكز ب+ ال+ دوله كجاءزه ترضي +ه … متل كل مر +ه\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  LB\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ حل موجود مايعطون ال+ بدون ال+ معاش أبو دك كم شهر علشان ماتنزل ال+ ميزانيه\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  ه خلو +هم ينبسطو مش عيب و+ لا حرام\n",
            "Actual :  YE\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  في كوش خاص +ات لي +ها و+ ع فكر +ه حلو +ه هلب +ا ب+ ال+ جبنه و ال+ شاهي ال+ منعنع و+ هي سخون +ه\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  اذ +ا ال+ ورد بدو مي ال+ فيلنغز بد +ها اهتمام\n",
            "Actual :  LB\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ال+ مره ال+ جايه ب+ إذن اله بيكون ال+ فارق و+ متصدر +ه لاتكلمني برشلونهسوسيداد\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  SA\n",
            "\n",
            "tweet :  ب+ إذن اله بكرا راح اجرب +ها\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  سعدشرار ياسعد ال+ عوازم ماتخلي ال+ جار وشل +ون أنت واحد من دم +ي +ان +هم ربع +ك ال+ عوازم علي ماصار و+ اله +ان +ي مستعد امو +ت يالادمي\n",
            "Actual :  KW\n",
            "prediction :  KW\n",
            "\n",
            "tweet :  أشكر +كم وايد علي هذا ال+ فيديو و اله نحن +ا نحتاج هيج فيديوه +ات عشان نعرف وين نروح اي شرك +ه ل+ تاجير ال+ سيار +ات في الماني +ا و نكسب اقوي ال+ عروض\n",
            "Actual :  AE\n",
            "prediction :  AE\n",
            "\n",
            "tweet :  لا مش ثقاف +ه +ها +ي +ها +ي عند +ها شبشب مكان عقل +ها\n",
            "Actual :  PL\n",
            "prediction :  PL\n",
            "\n",
            "tweet :  ازا قلبو كوكتيل و+ لا قلب +ك سلط +ه لا تقولو حبي +نا شكلي عم غرد من ال+ مطبخ\n",
            "Actual :  SY\n",
            "prediction :  SY\n",
            "\n",
            "tweet :  عنجد انو مسقع حالي +ا مش ب+ غلي غلي ب+ ال+ حم +ان +ي واي خاو +ه جاي\n",
            "Actual :  JO\n",
            "prediction :  JO\n",
            "\n",
            "tweet :  مشهنشتريالمنتجالتركي افتكر +وا سوريا\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  حنا ايل +ا بغي +نا نقلدوهم و+ نديرو ب+ حال +هم يمكن غادي نولو نخدمو نص نهار ال+ عشيه و+ ايل +ا سال +ي +نا هاذ ال+ شي ك+ لو\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  MA\n",
            "\n",
            "tweet :  لي +هم سن +ين س+ نحر طرابلس مافيش من قال جو شراق +ه جاين بحتلونا تو +ا أولاد +هم و+ في من قباءلهم س+ يطرو ع ال+ هلالالنفطي دارو +ه غزو غربي ياشينك عاه +ات\n",
            "Actual :  LY\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  مدابيك ناهد تيري ه\n",
            "Actual :  DZ\n",
            "prediction :  LY\n",
            "\n",
            "tweet :  هتقولوا طبع +ا أي ال+ هبل ده ما ال+ نبي عد هقولكوا حاج +ت +ين ال+ أولي ال+ نبي ماتجوزش الا ل+ ما ال+ سيده خديج +ه مات الثاني +ه في ايا +ت ب+ تدي ل+ نبي ل+ وحد +ه حق ال+ جمع ده هتقولولي ما ال+ صحابه عدو +ا هقولكوا حاج +ت +ين ب+ رض +ه\n",
            "Actual :  EG\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  أهم حاج +ه +ان +ها فرحان +ه\n",
            "Actual :  MA\n",
            "prediction :  EG\n",
            "\n",
            "tweet :  ما عند +ي معلوم +ه عم الحاج +ه دي\n",
            "Actual :  SD\n",
            "prediction :  SD\n",
            "\n",
            "tweet :  سرابي +ت ضربدكتورفيجامعهالملكخالد\n",
            "Actual :  SA\n",
            "prediction :  EG\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# !pip install -q --upgrade onnxruntime==1.10.0 onnx sympy tf2onnx\n",
        "\n",
        "\n",
        "predictor.export_model_to_onnx('/content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/onnx')"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 662
        },
        "id": "z5hnKK1vVbP7",
        "outputId": "14077602-e093-4393-d95a-be7ab1a5267b"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "converting to ONNX format by way of TFLite ... this may take a few moments...\n",
            "converting to TFLite format ... this may take a few moments...\n",
            "----------------------------------------------\n",
            "NOTE: For Hugging Face models, please ensure you use return_tensors=\"tf\" and padding=\"max_length\" when encoding your inputs.\n",
            "----------------------------------------------\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "WARNING:absl:Found untraced functions such as embeddings_layer_call_fn, embeddings_layer_call_and_return_conditional_losses, encoder_layer_call_fn, encoder_layer_call_and_return_conditional_losses, pooler_layer_call_fn while saving (showing 5 of 422). These functions will not be directly callable after loading.\n",
            "INFO:absl:Using new converter: If you encounter a problem please file a bug. You can opt-out by setting experimental_new_converter=False\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "done.\n",
            "converting to ONNX using tf2onnx...\n",
            "2\n",
            "\n",
            "/usr/lib/python3.7/runpy.py:125: RuntimeWarning: 'tf2onnx.convert' found in sys.modules after import of package 'tf2onnx', but prior to execution of 'tf2onnx.convert'; this may result in unpredictable behaviour\n",
            "  warn(RuntimeWarning(msg))\n",
            "usage: convert.py [-h] [--input INPUT] [--graphdef GRAPHDEF]\n",
            "                  [--saved-model SAVED_MODEL] [--tag TAG]\n",
            "                  [--signature_def SIGNATURE_DEF]\n",
            "                  [--concrete_function CONCRETE_FUNCTION]\n",
            "                  [--checkpoint CHECKPOINT] [--keras KERAS] [--tflite TFLITE]\n",
            "                  [--tfjs TFJS] [--large_model] [--output OUTPUT]\n",
            "                  [--inputs INPUTS] [--outputs OUTPUTS]\n",
            "                  [--ignore_default IGNORE_DEFAULT]\n",
            "                  [--use_default USE_DEFAULT] [--rename-inputs RENAME_INPUTS]\n",
            "                  [--rename-outputs RENAME_OUTPUTS] [--use-graph-names]\n",
            "                  [--opset OPSET] [--dequantize] [--custom-ops CUSTOM_OPS]\n",
            "                  [--extra_opset EXTRA_OPSET]\n",
            "                  [--load_op_libraries LOAD_OP_LIBRARIES]\n",
            "                  [--target {rs4,rs5,rs6,caffe2,tensorrt,nhwc}]\n",
            "                  [--continue_on_error] [--verbose] [--debug]\n",
            "                  [--output_frozen_graph OUTPUT_FROZEN_GRAPH] [--fold_const]\n",
            "                  [--inputs-as-nchw INPUTS_AS_NCHW]\n",
            "convert.py: error: unrecognized arguments: Dialect/onnx-TFLITE_TMP Dialect/onnx\n",
            "\n",
            "done.\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "'/content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/onnx'"
            ],
            "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
              "type": "string"
            }
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 13
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "jDLYPgpVDtfg"
      },
      "source": [
        "#Pytorch\n",
        "##Needs more time to train"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "e0fT8BYtDtEy",
        "outputId": "98ecf98f-555c-4458-ab74-1b6a3663fe63"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "There are 1 GPU(s) available.\n",
            "We will use the GPU: Tesla K80\n",
            "Mon Mar 14 01:38:11 2022       \n",
            "+-----------------------------------------------------------------------------+\n",
            "| NVIDIA-SMI 460.32.03    Driver Version: 460.32.03    CUDA Version: 11.2     |\n",
            "|-------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
            "| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\n",
            "| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |\n",
            "|                               |                      |               MIG M. |\n",
            "|===============================+======================+======================|\n",
            "|   0  Tesla K80           Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |\n",
            "| N/A   49C    P8    33W / 149W |      3MiB / 11441MiB |      0%      Default |\n",
            "|                               |                      |                  N/A |\n",
            "+-------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
            "                                                                               \n",
            "+-----------------------------------------------------------------------------+\n",
            "| Processes:                                                                  |\n",
            "|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |\n",
            "|        ID   ID                                                   Usage      |\n",
            "|=============================================================================|\n",
            "|  No running processes found                                                 |\n",
            "+-----------------------------------------------------------------------------+\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "import torch\n",
        "\n",
        "# If there's a GPU available...\n",
        "if torch.cuda.is_available():    \n",
        "\n",
        "    # Tell PyTorch to use the GPU.    \n",
        "    device = torch.device(\"cuda\")\n",
        "\n",
        "    print('There are %d GPU(s) available.' % torch.cuda.device_count())\n",
        "\n",
        "    print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))\n",
        "    !nvidia-smi\n",
        "\n",
        "# If not...\n",
        "else:\n",
        "    print('No GPU available, using the CPU instead.')\n",
        "    device = torch.device(\"cpu\")"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "cYGgPE8wELif"
      },
      "source": [
        "##Creating training datasets"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "_mIHPeW5D-sA"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "import pandas as pd\n",
        "import numpy as np\n",
        "from typing import List\n",
        "from tqdm import tqdm_notebook as tqdm\n",
        "from sklearn.model_selection import train_test_split"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "0TJ4ypEVEMSb"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "class CustomDataset:\n",
        "    def __init__(\n",
        "        self,\n",
        "        train: List[pd.DataFrame],\n",
        "        test: List[pd.DataFrame],\n",
        "        label_list: List[str],\n",
        "    ):\n",
        "        \"\"\"Class to hold and structure datasets.\n",
        "\n",
        "        Args:\n",
        "\n",
        "        name (str): holds the name of the dataset so we can select it later\n",
        "        train (List[pd.DataFrame]): holds training pandas dataframe with 2 columns [\"tweet\",\"dialect\"]\n",
        "        test (List[pd.DataFrame]): holds testing pandas dataframe with 2 columns [\"tweet\",\"dialect\"]\n",
        "        label_list (List[str]): holds the list  of labels\n",
        "        \"\"\"\n",
        "        self.train = train\n",
        "        self.test = test\n",
        "        self.label_list = label_list"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "S_cjOXfzEN_E"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "# This will hold all the downloaded and structred datasets\n",
        "DATA_COLUMN = \"tweet\"\n",
        "LABEL_COLUMN = \"dialect\""
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "hWARNiJHEdx3"
      },
      "source": [
        "###Dataset"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "9GexUsnxEUEs",
        "outputId": "bba51529-e4de-476d-ad79-5e96f153db96"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Training length:  455422\n",
            "Testing length:  3303\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "label_list = list(clean_df_train[LABEL_COLUMN].unique())\n",
        "\n",
        "print(\"Training length: \", len(clean_df_train))\n",
        "print(\"Testing length: \", len(clean_df_test))\n",
        "\n",
        "data_set = CustomDataset(clean_df_train, clean_df_test, label_list)\n"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 1000
        },
        "id": "sVNbQMKMYxBw",
        "outputId": "0211d82f-ae65-4d52-bce1-fb72fac6aef6"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "      Unnamed: 0                                              tweet dialect\n",
              "0              0                                 ام لا لا ماشي حالو      PL\n",
              "1              1          يا عم لو يحكولي سافر شالح حوافق بس سفروني      PL\n",
              "2              2  ه قرار اقفال ال+ محل +ات ال+ ساعه كان في +ه فو...      SA\n",
              "3              3  عند +نا بيسجلو مواد إنساني عشان ترفعلهم ال رد ...      EG\n",
              "4              4  يا فدي +ت بنت ال+ يمن و+ صوت +ها و+ اله يجن رب...      YE\n",
              "...          ...                                                ...     ...\n",
              "3298        3498  ياستي ابوس ايدك ماتسوقيش صور +ت +نا اكتر ماهي ...      EG\n",
              "3299        3499                           و+ نعم في +كم يابو فيحان      SA\n",
              "3300        3500                    مش عارف بس ال+ عيل ل+ عيب ب+ كل      LY\n",
              "3301        3501  ب+ ال+ ضبط كدا ال+ ناس لازم تضغط اكتر علي ال+ ...      SD\n",
              "3302        3502               نعل يحط +ه ب+ وسط حلج +ه غير +ه ماكو      IQ\n",
              "\n",
              "[3303 rows x 3 columns]"
            ],
            "text/html": [
              "\n",
              "  <div id=\"df-9b1ae005-ee77-4978-9b00-df420a4c5aff\">\n",
              "    <div class=\"colab-df-container\">\n",
              "      <div>\n",
              "<style scoped>\n",
              "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
              "        vertical-align: middle;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe tbody tr th {\n",
              "        vertical-align: top;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe thead th {\n",
              "        text-align: right;\n",
              "    }\n",
              "</style>\n",
              "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
              "  <thead>\n",
              "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
              "      <th></th>\n",
              "      <th>Unnamed: 0</th>\n",
              "      <th>tweet</th>\n",
              "      <th>dialect</th>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </thead>\n",
              "  <tbody>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>0</th>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>ام لا لا ماشي حالو</td>\n",
              "      <td>PL</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>1</th>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "      <td>يا عم لو يحكولي سافر شالح حوافق بس سفروني</td>\n",
              "      <td>PL</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>2</th>\n",
              "      <td>2</td>\n",
              "      <td>ه قرار اقفال ال+ محل +ات ال+ ساعه كان في +ه فو...</td>\n",
              "      <td>SA</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3</th>\n",
              "      <td>3</td>\n",
              "      <td>عند +نا بيسجلو مواد إنساني عشان ترفعلهم ال رد ...</td>\n",
              "      <td>EG</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>4</th>\n",
              "      <td>4</td>\n",
              "      <td>يا فدي +ت بنت ال+ يمن و+ صوت +ها و+ اله يجن رب...</td>\n",
              "      <td>YE</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>...</th>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3298</th>\n",
              "      <td>3498</td>\n",
              "      <td>ياستي ابوس ايدك ماتسوقيش صور +ت +نا اكتر ماهي ...</td>\n",
              "      <td>EG</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3299</th>\n",
              "      <td>3499</td>\n",
              "      <td>و+ نعم في +كم يابو فيحان</td>\n",
              "      <td>SA</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3300</th>\n",
              "      <td>3500</td>\n",
              "      <td>مش عارف بس ال+ عيل ل+ عيب ب+ كل</td>\n",
              "      <td>LY</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3301</th>\n",
              "      <td>3501</td>\n",
              "      <td>ب+ ال+ ضبط كدا ال+ ناس لازم تضغط اكتر علي ال+ ...</td>\n",
              "      <td>SD</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3302</th>\n",
              "      <td>3502</td>\n",
              "      <td>نعل يحط +ه ب+ وسط حلج +ه غير +ه ماكو</td>\n",
              "      <td>IQ</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </tbody>\n",
              "</table>\n",
              "<p>3303 rows × 3 columns</p>\n",
              "</div>\n",
              "      <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-9b1ae005-ee77-4978-9b00-df420a4c5aff')\"\n",
              "              title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
              "              style=\"display:none;\">\n",
              "        \n",
              "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
              "       width=\"24px\">\n",
              "    <path d=\"M0 0h24v24H0V0z\" fill=\"none\"/>\n",
              "    <path d=\"M18.56 5.44l.94 2.06.94-2.06 2.06-.94-2.06-.94-.94-2.06-.94 2.06-2.06.94zm-11 1L8.5 8.5l.94-2.06 2.06-.94-2.06-.94L8.5 2.5l-.94 2.06-2.06.94zm10 10l.94 2.06.94-2.06 2.06-.94-2.06-.94-.94-2.06-.94 2.06-2.06.94z\"/><path d=\"M17.41 7.96l-1.37-1.37c-.4-.4-.92-.59-1.43-.59-.52 0-1.04.2-1.43.59L10.3 9.45l-7.72 7.72c-.78.78-.78 2.05 0 2.83L4 21.41c.39.39.9.59 1.41.59.51 0 1.02-.2 1.41-.59l7.78-7.78 2.81-2.81c.8-.78.8-2.07 0-2.86zM5.41 20L4 18.59l7.72-7.72 1.47 1.35L5.41 20z\"/>\n",
              "  </svg>\n",
              "      </button>\n",
              "      \n",
              "  <style>\n",
              "    .colab-df-container {\n",
              "      display:flex;\n",
              "      flex-wrap:wrap;\n",
              "      gap: 12px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-convert {\n",
              "      background-color: #E8F0FE;\n",
              "      border: none;\n",
              "      border-radius: 50%;\n",
              "      cursor: pointer;\n",
              "      display: none;\n",
              "      fill: #1967D2;\n",
              "      height: 32px;\n",
              "      padding: 0 0 0 0;\n",
              "      width: 32px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-convert:hover {\n",
              "      background-color: #E2EBFA;\n",
              "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
              "      fill: #174EA6;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
              "      background-color: #3B4455;\n",
              "      fill: #D2E3FC;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
              "      background-color: #434B5C;\n",
              "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
              "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
              "      fill: #FFFFFF;\n",
              "    }\n",
              "  </style>\n",
              "\n",
              "      <script>\n",
              "        const buttonEl =\n",
              "          document.querySelector('#df-9b1ae005-ee77-4978-9b00-df420a4c5aff button.colab-df-convert');\n",
              "        buttonEl.style.display =\n",
              "          google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
              "\n",
              "        async function convertToInteractive(key) {\n",
              "          const element = document.querySelector('#df-9b1ae005-ee77-4978-9b00-df420a4c5aff');\n",
              "          const dataTable =\n",
              "            await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
              "                                                     [key], {});\n",
              "          if (!dataTable) return;\n",
              "\n",
              "          const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
              "            '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
              "            + ' to learn more about interactive tables.';\n",
              "          element.innerHTML = '';\n",
              "          dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
              "          await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
              "          const docLink = document.createElement('div');\n",
              "          docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
              "          element.appendChild(docLink);\n",
              "        }\n",
              "      </script>\n",
              "    </div>\n",
              "  </div>\n",
              "  "
            ]
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 13
        }
      ],
      "source": [
        "data_set.test"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "sZ4JMmcPE2ay"
      },
      "source": [
        "##Trainer"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "PeHYHj9DE11a"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "import numpy as np\n",
        "import torch\n",
        "import random\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt\n",
        "import copy\n",
        "from sklearn.metrics import (accuracy_score, classification_report,\n",
        "                             confusion_matrix, f1_score, precision_score,\n",
        "                             recall_score)\n",
        "from torch.utils.data import DataLoader, Dataset\n",
        "from transformers import (AutoConfig, AutoModelForSequenceClassification,\n",
        "                          AutoTokenizer, BertTokenizer, Trainer,\n",
        "                          TrainingArguments, PreTrainedModel,\n",
        "                          AutoModel)\n",
        "from transformers.data.processors.utils import InputFeatures"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "Psw_fZdbFeXq"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "model_name = 'aubmindlab/bert-base-arabertv2'"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "PWVp69mXFlr2",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 177,
          "referenced_widgets": [
            "f7cbcfc96a9a478b80e4b4683b52d2f0",
            "7bb1e863ae494651bfbb406fd1aa0ab2",
            "c023c358a4fe4180a739d389b395a513",
            "28ee6e35f48d4c57bcac1c0c163687bb",
            "1efaecf713b447aa930972d761d5100b",
            "2e59c1286d2245b7825c816d6af4ed20",
            "24dd3399735241f0846474a6a5d07d02",
            "077add9ad7fe44e9b5f639f130421ef0",
            "55803e6c840241dcb60f8e553afd1258",
            "c3fc36c87588423288847060636ae65e",
            "435868edafee4706a2a9b8c3af539c9e",
            "4f3ef0facf5640dc8cabaaa572362580",
            "5faa0f1ff668422b931075ec474d186e",
            "9765a13170dc4f5b847ab230ff22e914",
            "19866b12141340b485f8829cac6617b8",
            "f0bb6b00f01d4c0e9e5f14452bf01b65",
            "75f40a5adb6a45348a29ee36eba61ed6",
            "371a31be9f814ffbb21528b486e867b0",
            "ea602f8ae91743f3b9261cf7b91f532e",
            "bfd252980c664148b561c9e555f10d5d",
            "4e27f93866bb458da692cc841a13a887",
            "318eb2d31a934905a908fb21ff73e1cf",
            "6aa74e36e86246f7b0a7d19e9493ef1f",
            "cb1404fc86e0405f9be95d1705d647d5",
            "f3a35b496b764b57b0b6c3fa1ffdaf21",
            "e02e34a455554910a918b24a908db3ff",
            "2d01c3c321cf4112ae3ad79a0554d4bd",
            "c53d2bf288724421a07b5eb7d43aa03e",
            "cfe88d345ce7416f8e05a53d2ab103f2",
            "44214c3dc59a42adb74d1b6ea948e797",
            "109d0ca8454143cdad79ba95bca0c0a9",
            "e0c4465e1f2f4dfb86217c0b91884b09",
            "49e251c89ee34812ac09004166859b04",
            "4dc30736e1de4dc3ae39379647a0c761",
            "4b0aa045e23249ff9f74b5d7ae2309c2",
            "9bc88dd823b942878923bb929d6d8199",
            "00ec0fdb469444d08b86263832e63782",
            "70c3ea1f66224859bf9df1a264462cd7",
            "29073bb3373f4eb580bc99f17ca9cca4",
            "ceb237fe13df45e7bb1f6afffc551e6c",
            "6aad3e1a43ad4230ab73a41d7029f4cd",
            "0888c6efdc964c21817e2685e193ecad",
            "d7482d7e676e415483f7a07d2e1623a2",
            "2cbf970a529a44c7b6309bf1a85b343c",
            "8a348983a5b94ed9adabbfe2d69bb111",
            "0d051819bd8a4b2fba57a58f217e3f5f",
            "2e8a285400ab4a8785011f314941871b",
            "e6f18a4ea4e5484a800c89febc3933fc",
            "7d4586072b6c47c98bd1e10ede1dc703",
            "0e39b459af34409ea57e1b8901b259b2",
            "f44b1ff0bd4840b4ada556ad3cfc7fee",
            "23ce5028f75c44b8919d3285e30f3a1f",
            "7fbbc01c42c9416c8f4c52a16aae5d46",
            "26bf01ab3b8a483499b6b356d22c4a41",
            "303b5ca14e274427a1e4919e84dad993"
          ]
        },
        "outputId": "0fadb54b-4a72-4db2-f93c-569f1cd9db04"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Downloading:   0%|          | 0.00/611 [00:00<?, ?B/s]"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "f7cbcfc96a9a478b80e4b4683b52d2f0"
            }
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Downloading:   0%|          | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "4f3ef0facf5640dc8cabaaa572362580"
            }
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Downloading:   0%|          | 0.00/703k [00:00<?, ?B/s]"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "6aa74e36e86246f7b0a7d19e9493ef1f"
            }
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Downloading:   0%|          | 0.00/2.20M [00:00<?, ?B/s]"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "4dc30736e1de4dc3ae39379647a0c761"
            }
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Downloading:   0%|          | 0.00/112 [00:00<?, ?B/s]"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "8a348983a5b94ed9adabbfe2d69bb111"
            }
          },
          "metadata": {}
        }
      ],
      "source": [
        "tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 550
        },
        "id": "DkbdaHif9p02",
        "outputId": "fb9f9845-b1c8-4310-ec77-268de8a1db27"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Training Sentence Lengths: \n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
            ],
            "image/png": "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\n"
          },
          "metadata": {
            "needs_background": "light"
          }
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Testing Sentence Lengths: \n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
            ],
            "image/png": "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\n"
          },
          "metadata": {
            "needs_background": "light"
          }
        }
      ],
      "source": [
        "print(\"Training Sentence Lengths: \")\n",
        "plt.hist([ len(tok.tokenize(sentence)) for sentence in x_train],bins=range(0,128,2))\n",
        "plt.show()\n",
        "\n",
        "print(\"Testing Sentence Lengths: \")\n",
        "plt.hist([ len(tok.tokenize(sentence)) for sentence in x_test],bins=range(0,128,2))\n",
        "plt.show()"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "9dLjte4dUfb6"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "max_len = 76"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "RHMx-tzx-4xp",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "bc24f77c-ee82-4b91-e2b2-78c884f29c47"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Truncated training sequences:  9588\n",
            "Truncated testing sequences:  81\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(\"Truncated training sequences: \", sum([len(tok.tokenize(sentence)) > max_len for sentence in x_train]))\n",
        "\n",
        "print(\"Truncated testing sequences: \", sum([len(tok.tokenize(sentence)) > max_len for sentence in x_test]))"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "QLQaqogKFwPG"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "class ClassificationDataset(Dataset):\n",
        "    def __init__(self, text, target, model_name, max_len, label_map):\n",
        "      super(ClassificationDataset).__init__()\n",
        "      \"\"\"\n",
        "      Args:\n",
        "      text (List[str]): List of the training text\n",
        "      target (List[str]): List of the training labels\n",
        "      tokenizer_name (str): The tokenizer name (same as model_name).\n",
        "      max_len (int): Maximum sentence length\n",
        "      label_map (Dict[str,int]): A dictionary that maps the class labels to integer\n",
        "      \"\"\"\n",
        "      self.text = text\n",
        "      self.target = target\n",
        "      self.tokenizer_name = model_name\n",
        "      self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)\n",
        "      self.max_len = max_len\n",
        "      self.label_map = label_map\n",
        "      \n",
        "\n",
        "    def __len__(self):\n",
        "      return len(self.text)\n",
        "\n",
        "    def __getitem__(self,item):\n",
        "      text = str(self.text[item])\n",
        "      text = \" \".join(text.split())\n",
        "        \n",
        "      inputs = self.tokenizer(\n",
        "          text,\n",
        "          max_length=self.max_len,\n",
        "          padding='max_length',\n",
        "          truncation=True\n",
        "      )      \n",
        "      return InputFeatures(**inputs,label=self.label_map[self.target[item]])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "HKNgNb0-F71u",
        "outputId": "d9c07439-0200-4c89-e0f3-36dc00269fa5"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "{'IQ': 0, 'LY': 1, 'QA': 2, 'PL': 3, 'SY': 4, 'TN': 5, 'JO': 6, 'MA': 7, 'SA': 8, 'YE': 9, 'DZ': 10, 'EG': 11, 'LB': 12, 'KW': 13, 'OM': 14, 'SD': 15, 'AE': 16, 'BH': 17}\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "label_map = { v:index for index, v in enumerate(data_set.label_list) }\n",
        "print(label_map)\n",
        "\n",
        "train_dataset = ClassificationDataset(\n",
        "    data_set.train[DATA_COLUMN].to_list(),\n",
        "    data_set.train[LABEL_COLUMN].to_list(),\n",
        "    model_name,\n",
        "    max_len,\n",
        "    label_map\n",
        "  )\n",
        "test_dataset = ClassificationDataset(\n",
        "    data_set.test[DATA_COLUMN].to_list(),\n",
        "    data_set.test[LABEL_COLUMN].to_list(),\n",
        "    model_name,\n",
        "    max_len,\n",
        "    label_map\n",
        "  )"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "Qn6dV2v0G94e",
        "outputId": "19194d18-dc7e-4310-93b3-f800b1035511"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "<__main__.ClassificationDataset at 0x7f3c4c8de110>"
            ]
          },
          "execution_count": 94,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "train_dataset"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "J2q2wkENG6CC",
        "outputId": "3bada423-8418-42b6-8548-b33eaca3f188"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "InputFeatures(input_ids=[2, 139, 17, 12682, 17, 141, 139, 17, 19181, 421, 1732, 15034, 1650, 9016, 1016, 509, 17, 627, 3775, 17, 112, 113, 17, 2568, 298, 17, 4835, 2078, 192, 17, 799, 19120, 350, 1684, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], attention_mask=[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], token_type_ids=[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], label=16)\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(next(iter(train_dataset)))"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "9EWtdmYdHtvR"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "def model_init():\n",
        "    return AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name,\n",
        "                                                              return_dict=True,\n",
        "                                                              num_labels=len(label_map)\n",
        "                                                              )"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "oi-__EGcHyNf"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "def compute_metrics(p): #p should be of type EvalPrediction\n",
        "  preds = np.argmax(p.predictions, axis=1)\n",
        "  assert len(preds) == len(p.label_ids)\n",
        "  print(classification_report(p.label_ids,preds))\n",
        "  # print(confusion_matrix(p.label_ids,preds))\n",
        "  macro_f1 = f1_score(p.label_ids,preds,average='macro')\n",
        "  macro_precision = precision_score(p.label_ids,preds,average='macro')\n",
        "  macro_recall = recall_score(p.label_ids,preds,average='macro')\n",
        "  acc = accuracy_score(p.label_ids,preds)\n",
        "  return {       \n",
        "      'macro_f1' : macro_f1,\n",
        "      'accuracy': acc\n",
        "  }"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "1zDpxKAMH0F_"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "def set_seed(seed=42):\n",
        "  random.seed(seed)\n",
        "  np.random.seed(seed)\n",
        "  torch.manual_seed(seed)\n",
        "  torch.cuda.manual_seed(seed)\n",
        "  torch.cuda.manual_seed_all(seed)\n",
        "  torch.backends.cudnn.deterministic=True\n",
        "  torch.backends.cudnn.benchmark = False"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "NyvzwRZ9fj5q",
        "outputId": "fcc68c9b-a5fc-4410-fdad-ca0f82d34aa4"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "88"
            ]
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 50
        }
      ],
      "source": [
        "import gc\n",
        "torch.cuda.empty_cache()\n",
        "gc.collect()"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "qlv9R8poH2gR"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "training_args = TrainingArguments( \n",
        "    output_dir= \"/content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch\",   #path to save checkpoints \n",
        "    adam_epsilon = 1e-8,\n",
        "    learning_rate = 2e-5,\n",
        "    fp16 = False,\n",
        "    per_device_train_batch_size = 64,\n",
        "    per_device_eval_batch_size = 64,\n",
        "    gradient_accumulation_steps = 2, # use this to scale batch size without needing more memory\n",
        "    num_train_epochs= 2,\n",
        "    warmup_ratio = 0,\n",
        "    do_eval = True,\n",
        "    evaluation_strategy = 'steps',\n",
        "    save_strategy = 'steps',\n",
        "    # load_best_model_at_end = True, # this allows to automatically get the best model at the end based on whatever metric we want\n",
        "    metric_for_best_model = 'macro_f1',\n",
        "    greater_is_better = True,\n",
        "    seed = 25,\n",
        "    logging_steps =1000,  #Validate every 1000 Steps\n",
        "    save_steps =1000      #save every 1000 Steps\n",
        "  )\n",
        "\n",
        "set_seed(training_args.seed)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "sM4Gp2W-H4z6",
        "outputId": "ad0dafc1-00ae-4001-d1dd-5b6bc0e669e9"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "loading configuration file https://huggingface.co/aubmindlab/bert-base-arabertv2/resolve/main/config.json from cache at /root/.cache/huggingface/transformers/fcf7a61cc072840ad32e1a2e8eb230a79b33db68e3f965f8014a52915cab999f.2f0d0092105af7b8b42b899ffb7f801dc48e93516d509483f6cfbd86155d49ea\n",
            "Model config BertConfig {\n",
            "  \"_name_or_path\": \"aubmindlab/bert-base-arabertv2\",\n",
            "  \"architectures\": [\n",
            "    \"BertForMaskedLM\"\n",
            "  ],\n",
            "  \"attention_probs_dropout_prob\": 0.1,\n",
            "  \"classifier_dropout\": null,\n",
            "  \"hidden_act\": \"gelu\",\n",
            "  \"hidden_dropout_prob\": 0.1,\n",
            "  \"hidden_size\": 768,\n",
            "  \"id2label\": {\n",
            "    \"0\": \"LABEL_0\",\n",
            "    \"1\": \"LABEL_1\",\n",
            "    \"2\": \"LABEL_2\",\n",
            "    \"3\": \"LABEL_3\",\n",
            "    \"4\": \"LABEL_4\",\n",
            "    \"5\": \"LABEL_5\",\n",
            "    \"6\": \"LABEL_6\",\n",
            "    \"7\": \"LABEL_7\",\n",
            "    \"8\": \"LABEL_8\",\n",
            "    \"9\": \"LABEL_9\",\n",
            "    \"10\": \"LABEL_10\",\n",
            "    \"11\": \"LABEL_11\",\n",
            "    \"12\": \"LABEL_12\",\n",
            "    \"13\": \"LABEL_13\",\n",
            "    \"14\": \"LABEL_14\",\n",
            "    \"15\": \"LABEL_15\",\n",
            "    \"16\": \"LABEL_16\",\n",
            "    \"17\": \"LABEL_17\"\n",
            "  },\n",
            "  \"initializer_range\": 0.02,\n",
            "  \"intermediate_size\": 3072,\n",
            "  \"label2id\": {\n",
            "    \"LABEL_0\": 0,\n",
            "    \"LABEL_1\": 1,\n",
            "    \"LABEL_10\": 10,\n",
            "    \"LABEL_11\": 11,\n",
            "    \"LABEL_12\": 12,\n",
            "    \"LABEL_13\": 13,\n",
            "    \"LABEL_14\": 14,\n",
            "    \"LABEL_15\": 15,\n",
            "    \"LABEL_16\": 16,\n",
            "    \"LABEL_17\": 17,\n",
            "    \"LABEL_2\": 2,\n",
            "    \"LABEL_3\": 3,\n",
            "    \"LABEL_4\": 4,\n",
            "    \"LABEL_5\": 5,\n",
            "    \"LABEL_6\": 6,\n",
            "    \"LABEL_7\": 7,\n",
            "    \"LABEL_8\": 8,\n",
            "    \"LABEL_9\": 9\n",
            "  },\n",
            "  \"layer_norm_eps\": 1e-12,\n",
            "  \"max_position_embeddings\": 512,\n",
            "  \"model_type\": \"bert\",\n",
            "  \"num_attention_heads\": 12,\n",
            "  \"num_hidden_layers\": 12,\n",
            "  \"pad_token_id\": 0,\n",
            "  \"position_embedding_type\": \"absolute\",\n",
            "  \"transformers_version\": \"4.17.0\",\n",
            "  \"type_vocab_size\": 2,\n",
            "  \"use_cache\": true,\n",
            "  \"vocab_size\": 64000\n",
            "}\n",
            "\n",
            "loading weights file https://huggingface.co/aubmindlab/bert-base-arabertv2/resolve/main/pytorch_model.bin from cache at /root/.cache/huggingface/transformers/da598d10a62ed68f0b95e0c032d813a008518ba8fe1d02fb191884f844c818ce.97462e17e0f13709a0a977021298c2733cda0cb6787facbeeb0b53199a7e73bf\n",
            "Some weights of the model checkpoint at aubmindlab/bert-base-arabertv2 were not used when initializing BertForSequenceClassification: ['cls.predictions.bias', 'cls.seq_relationship.weight', 'cls.predictions.transform.dense.bias', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.bias', 'cls.seq_relationship.bias', 'cls.predictions.decoder.bias', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.weight', 'cls.predictions.transform.dense.weight', 'cls.predictions.decoder.weight']\n",
            "- This IS expected if you are initializing BertForSequenceClassification from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).\n",
            "- This IS NOT expected if you are initializing BertForSequenceClassification from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).\n",
            "Some weights of BertForSequenceClassification were not initialized from the model checkpoint at aubmindlab/bert-base-arabertv2 and are newly initialized: ['classifier.weight', 'classifier.bias']\n",
            "You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "trainer = Trainer(\n",
        "    model = model_init(),\n",
        "    args = training_args,\n",
        "    train_dataset = train_dataset,\n",
        "    eval_dataset=test_dataset,\n",
        "    compute_metrics=compute_metrics,\n",
        ")"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 1000
        },
        "id": "mDE0CMD9IDVI",
        "outputId": "ade86bc5-400a-484e-ecd1-4a049b4bd9a7"
      },
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/transformers/optimization.py:309: FutureWarning: This implementation of AdamW is deprecated and will be removed in a future version. Use the PyTorch implementation torch.optim.AdamW instead, or set `no_deprecation_warning=True` to disable this warning\n",
            "  FutureWarning,\n",
            "***** Running training *****\n",
            "  Num examples = 455422\n",
            "  Num Epochs = 2\n",
            "  Instantaneous batch size per device = 64\n",
            "  Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 128\n",
            "  Gradient Accumulation steps = 2\n",
            "  Total optimization steps = 7116\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.HTML object>"
            ],
            "text/html": [
              "\n",
              "    <div>\n",
              "      \n",
              "      <progress value='3890' max='7116' style='width:300px; height:20px; vertical-align: middle;'></progress>\n",
              "      [3890/7116 3:03:23 < 2:32:09, 0.35 it/s, Epoch 1.09/2]\n",
              "    </div>\n",
              "    <table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
              "  <thead>\n",
              " <tr style=\"text-align: left;\">\n",
              "      <th>Step</th>\n",
              "      <th>Training Loss</th>\n",
              "      <th>Validation Loss</th>\n",
              "      <th>Macro F1</th>\n",
              "      <th>Accuracy</th>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </thead>\n",
              "  <tbody>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <td>1000</td>\n",
              "      <td>2.012700</td>\n",
              "      <td>1.854184</td>\n",
              "      <td>0.403405</td>\n",
              "      <td>0.409325</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <td>2000</td>\n",
              "      <td>1.741900</td>\n",
              "      <td>1.727789</td>\n",
              "      <td>0.449634</td>\n",
              "      <td>0.451408</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <td>3000</td>\n",
              "      <td>1.643600</td>\n",
              "      <td>1.581125</td>\n",
              "      <td>0.483273</td>\n",
              "      <td>0.487436</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </tbody>\n",
              "</table><p>"
            ]
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "***** Running Evaluation *****\n",
            "  Num examples = 3303\n",
            "  Batch size = 64\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           0       0.80      0.38      0.52       178\n",
            "           1       0.37      0.51      0.43       169\n",
            "           2       0.36      0.43      0.39       198\n",
            "           3       0.24      0.68      0.36       173\n",
            "           4       0.59      0.17      0.26       194\n",
            "           5       0.87      0.30      0.44       154\n",
            "           6       0.31      0.17      0.22       180\n",
            "           7       0.74      0.60      0.66       178\n",
            "           8       0.34      0.36      0.35       199\n",
            "           9       0.73      0.14      0.23       193\n",
            "          10       0.54      0.38      0.44       170\n",
            "          11       0.55      0.81      0.66       200\n",
            "          12       0.50      0.66      0.57       194\n",
            "          13       0.27      0.48      0.35       190\n",
            "          14       0.33      0.18      0.23       169\n",
            "          15       0.88      0.60      0.71       188\n",
            "          16       0.19      0.36      0.25       192\n",
            "          17       0.24      0.13      0.17       184\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.41      3303\n",
            "   macro avg       0.49      0.41      0.40      3303\n",
            "weighted avg       0.49      0.41      0.40      3303\n",
            "\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "Saving model checkpoint to /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-1000\n",
            "Configuration saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-1000/config.json\n",
            "Model weights saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-1000/pytorch_model.bin\n",
            "***** Running Evaluation *****\n",
            "  Num examples = 3303\n",
            "  Batch size = 64\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           0       0.83      0.49      0.62       178\n",
            "           1       0.36      0.69      0.47       169\n",
            "           2       0.34      0.49      0.40       198\n",
            "           3       0.31      0.67      0.42       173\n",
            "           4       0.64      0.28      0.39       194\n",
            "           5       0.83      0.35      0.49       154\n",
            "           6       0.38      0.24      0.29       180\n",
            "           7       0.86      0.59      0.70       178\n",
            "           8       0.35      0.35      0.35       199\n",
            "           9       0.78      0.17      0.27       193\n",
            "          10       0.66      0.28      0.39       170\n",
            "          11       0.53      0.88      0.66       200\n",
            "          12       0.63      0.66      0.65       194\n",
            "          13       0.28      0.52      0.36       190\n",
            "          14       0.37      0.39      0.38       169\n",
            "          15       0.95      0.55      0.70       188\n",
            "          16       0.34      0.24      0.28       192\n",
            "          17       0.24      0.27      0.26       184\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.45      3303\n",
            "   macro avg       0.54      0.45      0.45      3303\n",
            "weighted avg       0.54      0.45      0.45      3303\n",
            "\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "Saving model checkpoint to /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-2000\n",
            "Configuration saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-2000/config.json\n",
            "Model weights saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-2000/pytorch_model.bin\n",
            "***** Running Evaluation *****\n",
            "  Num examples = 3303\n",
            "  Batch size = 64\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           0       0.71      0.59      0.65       178\n",
            "           1       0.44      0.65      0.53       169\n",
            "           2       0.44      0.43      0.44       198\n",
            "           3       0.35      0.59      0.44       173\n",
            "           4       0.66      0.31      0.43       194\n",
            "           5       0.76      0.44      0.56       154\n",
            "           6       0.35      0.28      0.31       180\n",
            "           7       0.72      0.65      0.68       178\n",
            "           8       0.30      0.59      0.40       199\n",
            "           9       0.67      0.18      0.29       193\n",
            "          10       0.63      0.44      0.52       170\n",
            "          11       0.55      0.90      0.68       200\n",
            "          12       0.62      0.66      0.64       194\n",
            "          13       0.35      0.46      0.40       190\n",
            "          14       0.48      0.41      0.44       169\n",
            "          15       0.85      0.65      0.74       188\n",
            "          16       0.37      0.28      0.32       192\n",
            "          17       0.31      0.23      0.26       184\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.49      3303\n",
            "   macro avg       0.53      0.49      0.48      3303\n",
            "weighted avg       0.53      0.49      0.48      3303\n",
            "\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "Saving model checkpoint to /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-3000\n",
            "Configuration saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-3000/config.json\n",
            "Model weights saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-3000/pytorch_model.bin\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "trainer.train()"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "##Resume_from_checkpoint"
      ],
      "metadata": {
        "id": "gBvF2bMUGCaV"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "trainer.train(resume_from_checkpoint = True)"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 1000,
          "referenced_widgets": [
            "9a261189a26140759e7ef1398189f30c",
            "0d1ab36bd5ec41fdb588fceb66b3be15",
            "81e0787ab7cf45139a4991f0b7813c86",
            "a4c491bd4c3548f8908ef31fca4b4a27",
            "23522cc7afa0450db41d21a0b11ecd85",
            "3647d36f4ee14f8eb67bce5b7d6be9b6",
            "ce439e7e6aa246299f4b1588af4f7149",
            "de4b29dabf1e491bb61339ffeb5d3424",
            "ef385467850945a4a8edd22e7c2a832a",
            "6f91b4ac8e2740f1bfec12070e23c5ce",
            "1b1b33c4f63b4cd8b267a34fc7d7bf5b"
          ]
        },
        "id": "TxB70rOgMsTa",
        "outputId": "9a93e806-e96e-4a35-a6b3-ad9165e46e6a"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "metadata": {
            "tags": null
          },
          "name": "stderr",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Loading model from /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-4000).\n",
            "***** Running training *****\n",
            "  Num examples = 455422\n",
            "  Num Epochs = 2\n",
            "  Instantaneous batch size per device = 64\n",
            "  Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 128\n",
            "  Gradient Accumulation steps = 2\n",
            "  Total optimization steps = 7116\n",
            "  Continuing training from checkpoint, will skip to saved global_step\n",
            "  Continuing training from epoch 1\n",
            "  Continuing training from global step 4000\n",
            "  Will skip the first 1 epochs then the first 884 batches in the first epoch. If this takes a lot of time, you can add the `--ignore_data_skip` flag to your launch command, but you will resume the training on data already seen by your model.\n"
          ]
        },
        {
          "data": {
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "model_id": "9a261189a26140759e7ef1398189f30c",
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0
            },
            "text/plain": [
              "  0%|          | 0/884 [00:00<?, ?it/s]"
            ]
          },
          "metadata": {},
          "output_type": "display_data"
        },
        {
          "data": {
            "text/html": [
              "\n",
              "    <div>\n",
              "      \n",
              "      <progress value='6097' max='7116' style='width:300px; height:20px; vertical-align: middle;'></progress>\n",
              "      [6097/7116 1:47:40 < 52:22, 0.32 it/s, Epoch 1.71/2]\n",
              "    </div>\n",
              "    <table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
              "  <thead>\n",
              " <tr style=\"text-align: left;\">\n",
              "      <th>Step</th>\n",
              "      <th>Training Loss</th>\n",
              "      <th>Validation Loss</th>\n",
              "      <th>Macro F1</th>\n",
              "      <th>Accuracy</th>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </thead>\n",
              "  <tbody>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <td>5000</td>\n",
              "      <td>1.485400</td>\n",
              "      <td>1.511487</td>\n",
              "      <td>0.506741</td>\n",
              "      <td>0.508931</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <td>6000</td>\n",
              "      <td>1.466400</td>\n",
              "      <td>1.521298</td>\n",
              "      <td>0.506006</td>\n",
              "      <td>0.508629</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </tbody>\n",
              "</table><p>"
            ],
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.HTML object>"
            ]
          },
          "metadata": {},
          "output_type": "display_data"
        },
        {
          "metadata": {
            "tags": null
          },
          "name": "stderr",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "***** Running Evaluation *****\n",
            "  Num examples = 3303\n",
            "  Batch size = 64\n"
          ]
        },
        {
          "metadata": {
            "tags": null
          },
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           0       0.78      0.56      0.65       178\n",
            "           1       0.46      0.72      0.56       169\n",
            "           2       0.42      0.52      0.47       198\n",
            "           3       0.39      0.57      0.46       173\n",
            "           4       0.68      0.32      0.44       194\n",
            "           5       0.84      0.44      0.58       154\n",
            "           6       0.44      0.22      0.30       180\n",
            "           7       0.83      0.64      0.72       178\n",
            "           8       0.35      0.52      0.42       199\n",
            "           9       0.66      0.21      0.31       193\n",
            "          10       0.60      0.54      0.57       170\n",
            "          11       0.56      0.89      0.69       200\n",
            "          12       0.59      0.70      0.64       194\n",
            "          13       0.35      0.46      0.40       190\n",
            "          14       0.50      0.44      0.47       169\n",
            "          15       0.83      0.66      0.73       188\n",
            "          16       0.41      0.37      0.39       192\n",
            "          17       0.28      0.37      0.32       184\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.51      3303\n",
            "   macro avg       0.55      0.51      0.51      3303\n",
            "weighted avg       0.55      0.51      0.51      3303\n",
            "\n"
          ]
        },
        {
          "metadata": {
            "tags": null
          },
          "name": "stderr",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Saving model checkpoint to /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-5000\n",
            "Configuration saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-5000/config.json\n",
            "Model weights saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-5000/pytorch_model.bin\n",
            "***** Running Evaluation *****\n",
            "  Num examples = 3303\n",
            "  Batch size = 64\n"
          ]
        },
        {
          "metadata": {
            "tags": null
          },
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           0       0.74      0.56      0.64       178\n",
            "           1       0.48      0.74      0.58       169\n",
            "           2       0.46      0.46      0.46       198\n",
            "           3       0.38      0.66      0.48       173\n",
            "           4       0.71      0.31      0.43       194\n",
            "           5       0.85      0.45      0.59       154\n",
            "           6       0.43      0.23      0.30       180\n",
            "           7       0.82      0.65      0.72       178\n",
            "           8       0.38      0.50      0.43       199\n",
            "           9       0.65      0.20      0.31       193\n",
            "          10       0.68      0.48      0.56       170\n",
            "          11       0.55      0.91      0.68       200\n",
            "          12       0.63      0.70      0.66       194\n",
            "          13       0.31      0.53      0.39       190\n",
            "          14       0.48      0.49      0.48       169\n",
            "          15       0.84      0.63      0.72       188\n",
            "          16       0.34      0.39      0.36       192\n",
            "          17       0.31      0.28      0.29       184\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.51      3303\n",
            "   macro avg       0.56      0.51      0.51      3303\n",
            "weighted avg       0.55      0.51      0.50      3303\n",
            "\n"
          ]
        },
        {
          "metadata": {
            "tags": null
          },
          "name": "stderr",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Saving model checkpoint to /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-6000\n",
            "Configuration saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-6000/config.json\n",
            "Model weights saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-6000/pytorch_model.bin\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.HTML object>"
            ],
            "text/html": [
              "\n",
              "    <div>\n",
              "      \n",
              "      <progress value='7116' max='7116' style='width:300px; height:20px; vertical-align: middle;'></progress>\n",
              "      [7116/7116 2:40:09, Epoch 2/2]\n",
              "    </div>\n",
              "    <table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
              "  <thead>\n",
              " <tr style=\"text-align: left;\">\n",
              "      <th>Step</th>\n",
              "      <th>Training Loss</th>\n",
              "      <th>Validation Loss</th>\n",
              "      <th>Macro F1</th>\n",
              "      <th>Accuracy</th>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </thead>\n",
              "  <tbody>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <td>5000</td>\n",
              "      <td>1.485400</td>\n",
              "      <td>1.511487</td>\n",
              "      <td>0.506741</td>\n",
              "      <td>0.508931</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <td>6000</td>\n",
              "      <td>1.466400</td>\n",
              "      <td>1.521298</td>\n",
              "      <td>0.506006</td>\n",
              "      <td>0.508629</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <td>7000</td>\n",
              "      <td>1.448800</td>\n",
              "      <td>1.492646</td>\n",
              "      <td>0.511432</td>\n",
              "      <td>0.512262</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </tbody>\n",
              "</table><p>"
            ]
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "***** Running Evaluation *****\n",
            "  Num examples = 3303\n",
            "  Batch size = 64\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           0       0.75      0.61      0.67       178\n",
            "           1       0.50      0.73      0.60       169\n",
            "           2       0.43      0.47      0.45       198\n",
            "           3       0.35      0.60      0.44       173\n",
            "           4       0.68      0.34      0.45       194\n",
            "           5       0.85      0.45      0.59       154\n",
            "           6       0.36      0.23      0.28       180\n",
            "           7       0.82      0.64      0.72       178\n",
            "           8       0.38      0.50      0.43       199\n",
            "           9       0.66      0.22      0.33       193\n",
            "          10       0.64      0.52      0.57       170\n",
            "          11       0.58      0.90      0.70       200\n",
            "          12       0.61      0.71      0.65       194\n",
            "          13       0.34      0.49      0.40       190\n",
            "          14       0.55      0.46      0.50       169\n",
            "          15       0.84      0.65      0.73       188\n",
            "          16       0.39      0.36      0.37       192\n",
            "          17       0.29      0.36      0.32       184\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.51      3303\n",
            "   macro avg       0.56      0.51      0.51      3303\n",
            "weighted avg       0.55      0.51      0.51      3303\n",
            "\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "Saving model checkpoint to /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-7000\n",
            "Configuration saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-7000/config.json\n",
            "Model weights saved in /content/drive/MyDrive/Arabic Dialect/pytorch/checkpoint-7000/pytorch_model.bin\n",
            "\n",
            "\n",
            "Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =)\n",
            "\n",
            "\n"
          ]
        }
      ]
    }
  ],
  "metadata": {
    "accelerator": "GPU",
    "colab": {
      "collapsed_sections": [],
      "name": "DL (AraBERT) NLP Arabic Dialect Identification.ipynb",
      "provenance": [],
      "toc_visible": true,
      "include_colab_link": true
    },
    "kernelspec": {
      "display_name": "Python 3",
      "name": "python3"
    },
    "language_info": {
      "name": "python"
    },
    "widgets": {
      "application/vnd.jupyter.widget-state+json": {
        "ea13f4346e304d6fad041a4d2ff3e3bd": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_6be66788b6ac4ef3866c7d698a45a9cb",
              "IPY_MODEL_f5bb4ed8d36243b69e3c10ba91612f48",
              "IPY_MODEL_57c3e2c8fb5d43febd8b15d785f68687"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_d06a8f397dab4be7b4879d9088d4a297"
          }
        },
        "6be66788b6ac4ef3866c7d698a45a9cb": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_e815b6a2d3de466e81a7450cf98ed301",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_a9dc33b2631e4764a507f7d6438cfc89",
            "value": "Downloading: 100%"
          }
        },
        "f5bb4ed8d36243b69e3c10ba91612f48": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_365de69300ea4e23ba5b09c30caf0004",
            "max": 384,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_ee2bbe39c1a54394ad84509566052177",
            "value": 384
          }
        },
        "57c3e2c8fb5d43febd8b15d785f68687": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_ee5ad951bd4941b0a901507475b6cea6",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_b511f294612d4efb9e479ed874a80d74",
            "value": " 384/384 [00:00&lt;00:00, 5.32kB/s]"
          }
        },
        "d06a8f397dab4be7b4879d9088d4a297": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "e815b6a2d3de466e81a7450cf98ed301": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "a9dc33b2631e4764a507f7d6438cfc89": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "365de69300ea4e23ba5b09c30caf0004": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "ee2bbe39c1a54394ad84509566052177": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "ee5ad951bd4941b0a901507475b6cea6": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "b511f294612d4efb9e479ed874a80d74": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "45cb3340540a4b44952682ada8ada6f1": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_f3340a6f3b2a408db0b638f395b9dd16",
              "IPY_MODEL_4d17f5330f0d419e82a554de8c60c5d2",
              "IPY_MODEL_1f0adbc87e014188ac1a55f633a4dab3"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_f7373a45c8934bbb8cd614bcf1388f3d"
          }
        },
        "f3340a6f3b2a408db0b638f395b9dd16": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_7f3567b1e9024ad98b63019d56832147",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_6cbf6c14de1e4b2892d630f1c4b8c0e5",
            "value": "Downloading: 100%"
          }
        },
        "4d17f5330f0d419e82a554de8c60c5d2": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_cfdb346fa21048ef803134b5e5700ecb",
            "max": 611,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_99f35ec227524f35a642d4aa6541f1be",
            "value": 611
          }
        },
        "1f0adbc87e014188ac1a55f633a4dab3": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_9f0c4b4a81e8433cb8eb3d4fb1458b3c",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_1025325121e04eb08db7ca618a70f091",
            "value": " 611/611 [00:00&lt;00:00, 13.6kB/s]"
          }
        },
        "f7373a45c8934bbb8cd614bcf1388f3d": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "7f3567b1e9024ad98b63019d56832147": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "6cbf6c14de1e4b2892d630f1c4b8c0e5": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "cfdb346fa21048ef803134b5e5700ecb": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "99f35ec227524f35a642d4aa6541f1be": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "9f0c4b4a81e8433cb8eb3d4fb1458b3c": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "1025325121e04eb08db7ca618a70f091": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "75ce5456220249b2af5c6695ae984532": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_754fb0790ba74f2db5d048bc932c4687",
              "IPY_MODEL_2d9f21502e144fcea4c8d58be114f0c7",
              "IPY_MODEL_602b3dc5b4ee41c084e5813a62556e45"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_8ff7253a1b4f44a8889a1544ee11704d"
          }
        },
        "754fb0790ba74f2db5d048bc932c4687": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_60128af5139b4a69b969a9f25c071390",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_b86cce767cb64e35b4a3ac2baa91e191",
            "value": "Downloading: 100%"
          }
        },
        "2d9f21502e144fcea4c8d58be114f0c7": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_8579ee49cea6403aa3546bfe6ae59573",
            "max": 719993,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_f03667a029f641939e9e10a7d64361c6",
            "value": 719993
          }
        },
        "602b3dc5b4ee41c084e5813a62556e45": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_83ef7237bbc7458aa8e8a9bc1b79fa37",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_9f2b14feec4b42918d0d9b9f5cb2647a",
            "value": " 720k/720k [00:00&lt;00:00, 660kB/s]"
          }
        },
        "8ff7253a1b4f44a8889a1544ee11704d": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "60128af5139b4a69b969a9f25c071390": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "b86cce767cb64e35b4a3ac2baa91e191": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "8579ee49cea6403aa3546bfe6ae59573": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "f03667a029f641939e9e10a7d64361c6": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "83ef7237bbc7458aa8e8a9bc1b79fa37": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "9f2b14feec4b42918d0d9b9f5cb2647a": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "3de4ee603e6d4f6cb8dc35016ac119ac": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_a7945dc379574773b31a168584cfeefe",
              "IPY_MODEL_ac35a60ae9f44ae3a9682cf0942646f9",
              "IPY_MODEL_e560b0cd68f547d0a38c173bbc641430"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_758b53350f354adcb9682faf20562c62"
          }
        },
        "a7945dc379574773b31a168584cfeefe": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_c8a84b9edffe4aac957d3125f889ed1a",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_43e37f5378864ab78de21f6a9f3c6be2",
            "value": "Downloading: 100%"
          }
        },
        "ac35a60ae9f44ae3a9682cf0942646f9": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_03a80fb0207844d0bd5c1b2d39375655",
            "max": 2306039,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_1e4c18aafb2a47fdb4a0483eab0a6493",
            "value": 2306039
          }
        },
        "e560b0cd68f547d0a38c173bbc641430": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_445546212e5f4960a9e4783b315c64ed",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_964d6800f7144ae994c39a0e887db558",
            "value": " 2.31M/2.31M [00:00&lt;00:00, 5.76MB/s]"
          }
        },
        "758b53350f354adcb9682faf20562c62": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "c8a84b9edffe4aac957d3125f889ed1a": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "43e37f5378864ab78de21f6a9f3c6be2": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "03a80fb0207844d0bd5c1b2d39375655": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "1e4c18aafb2a47fdb4a0483eab0a6493": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "445546212e5f4960a9e4783b315c64ed": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "964d6800f7144ae994c39a0e887db558": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "f2731abe60d54589969a357033bcfee6": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_eec29e0220dd4bf59caf56a3432da0f3",
              "IPY_MODEL_8ddc604409884ae3aa74349089246186",
              "IPY_MODEL_847b01eab3dd4e0aafaebc0da4ea6902"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_45910b70364e4ee18246ee8d697e8407"
          }
        },
        "eec29e0220dd4bf59caf56a3432da0f3": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_dc2305b9401045609260a1b5242d0c90",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_7b77ffaf85cd4595adc1e1c56d7d8b18",
            "value": "Downloading: 100%"
          }
        },
        "8ddc604409884ae3aa74349089246186": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_5480774a72d947e08f6a49792d81e7f6",
            "max": 112,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_95bd6cce33864a4c893703f98c3c667a",
            "value": 112
          }
        },
        "847b01eab3dd4e0aafaebc0da4ea6902": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_8afc2864095347a5959210a1cfe3a97a",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_ea80f0c1eee44f6d92a2358f3192b963",
            "value": " 112/112 [00:00&lt;00:00, 920B/s]"
          }
        },
        "45910b70364e4ee18246ee8d697e8407": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "dc2305b9401045609260a1b5242d0c90": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "7b77ffaf85cd4595adc1e1c56d7d8b18": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "5480774a72d947e08f6a49792d81e7f6": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "95bd6cce33864a4c893703f98c3c667a": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "8afc2864095347a5959210a1cfe3a97a": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "ea80f0c1eee44f6d92a2358f3192b963": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "f7cbcfc96a9a478b80e4b4683b52d2f0": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_7bb1e863ae494651bfbb406fd1aa0ab2",
              "IPY_MODEL_c023c358a4fe4180a739d389b395a513",
              "IPY_MODEL_28ee6e35f48d4c57bcac1c0c163687bb"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_1efaecf713b447aa930972d761d5100b"
          }
        },
        "7bb1e863ae494651bfbb406fd1aa0ab2": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_2e59c1286d2245b7825c816d6af4ed20",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_24dd3399735241f0846474a6a5d07d02",
            "value": "Downloading: 100%"
          }
        },
        "c023c358a4fe4180a739d389b395a513": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_077add9ad7fe44e9b5f639f130421ef0",
            "max": 611,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_55803e6c840241dcb60f8e553afd1258",
            "value": 611
          }
        },
        "28ee6e35f48d4c57bcac1c0c163687bb": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_c3fc36c87588423288847060636ae65e",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_435868edafee4706a2a9b8c3af539c9e",
            "value": " 611/611 [00:00&lt;00:00, 13.4kB/s]"
          }
        },
        "1efaecf713b447aa930972d761d5100b": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "2e59c1286d2245b7825c816d6af4ed20": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "24dd3399735241f0846474a6a5d07d02": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "077add9ad7fe44e9b5f639f130421ef0": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "55803e6c840241dcb60f8e553afd1258": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "c3fc36c87588423288847060636ae65e": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "435868edafee4706a2a9b8c3af539c9e": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "4f3ef0facf5640dc8cabaaa572362580": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_5faa0f1ff668422b931075ec474d186e",
              "IPY_MODEL_9765a13170dc4f5b847ab230ff22e914",
              "IPY_MODEL_19866b12141340b485f8829cac6617b8"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_f0bb6b00f01d4c0e9e5f14452bf01b65"
          }
        },
        "5faa0f1ff668422b931075ec474d186e": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_75f40a5adb6a45348a29ee36eba61ed6",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_371a31be9f814ffbb21528b486e867b0",
            "value": "Downloading: 100%"
          }
        },
        "9765a13170dc4f5b847ab230ff22e914": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_ea602f8ae91743f3b9261cf7b91f532e",
            "max": 384,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_bfd252980c664148b561c9e555f10d5d",
            "value": 384
          }
        },
        "19866b12141340b485f8829cac6617b8": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_4e27f93866bb458da692cc841a13a887",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_318eb2d31a934905a908fb21ff73e1cf",
            "value": " 384/384 [00:00&lt;00:00, 9.38kB/s]"
          }
        },
        "f0bb6b00f01d4c0e9e5f14452bf01b65": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "75f40a5adb6a45348a29ee36eba61ed6": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "371a31be9f814ffbb21528b486e867b0": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "ea602f8ae91743f3b9261cf7b91f532e": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "bfd252980c664148b561c9e555f10d5d": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "4e27f93866bb458da692cc841a13a887": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "318eb2d31a934905a908fb21ff73e1cf": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "6aa74e36e86246f7b0a7d19e9493ef1f": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_cb1404fc86e0405f9be95d1705d647d5",
              "IPY_MODEL_f3a35b496b764b57b0b6c3fa1ffdaf21",
              "IPY_MODEL_e02e34a455554910a918b24a908db3ff"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_2d01c3c321cf4112ae3ad79a0554d4bd"
          }
        },
        "cb1404fc86e0405f9be95d1705d647d5": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_c53d2bf288724421a07b5eb7d43aa03e",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_cfe88d345ce7416f8e05a53d2ab103f2",
            "value": "Downloading: 100%"
          }
        },
        "f3a35b496b764b57b0b6c3fa1ffdaf21": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_44214c3dc59a42adb74d1b6ea948e797",
            "max": 719993,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_109d0ca8454143cdad79ba95bca0c0a9",
            "value": 719993
          }
        },
        "e02e34a455554910a918b24a908db3ff": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_e0c4465e1f2f4dfb86217c0b91884b09",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_49e251c89ee34812ac09004166859b04",
            "value": " 703k/703k [00:00&lt;00:00, 625kB/s]"
          }
        },
        "2d01c3c321cf4112ae3ad79a0554d4bd": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "c53d2bf288724421a07b5eb7d43aa03e": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "cfe88d345ce7416f8e05a53d2ab103f2": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "44214c3dc59a42adb74d1b6ea948e797": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "109d0ca8454143cdad79ba95bca0c0a9": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "e0c4465e1f2f4dfb86217c0b91884b09": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "49e251c89ee34812ac09004166859b04": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "4dc30736e1de4dc3ae39379647a0c761": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_4b0aa045e23249ff9f74b5d7ae2309c2",
              "IPY_MODEL_9bc88dd823b942878923bb929d6d8199",
              "IPY_MODEL_00ec0fdb469444d08b86263832e63782"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_70c3ea1f66224859bf9df1a264462cd7"
          }
        },
        "4b0aa045e23249ff9f74b5d7ae2309c2": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_29073bb3373f4eb580bc99f17ca9cca4",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_ceb237fe13df45e7bb1f6afffc551e6c",
            "value": "Downloading: 100%"
          }
        },
        "9bc88dd823b942878923bb929d6d8199": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_6aad3e1a43ad4230ab73a41d7029f4cd",
            "max": 2306039,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_0888c6efdc964c21817e2685e193ecad",
            "value": 2306039
          }
        },
        "00ec0fdb469444d08b86263832e63782": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_d7482d7e676e415483f7a07d2e1623a2",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_2cbf970a529a44c7b6309bf1a85b343c",
            "value": " 2.20M/2.20M [00:01&lt;00:00, 2.09MB/s]"
          }
        },
        "70c3ea1f66224859bf9df1a264462cd7": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "29073bb3373f4eb580bc99f17ca9cca4": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "ceb237fe13df45e7bb1f6afffc551e6c": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "6aad3e1a43ad4230ab73a41d7029f4cd": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "0888c6efdc964c21817e2685e193ecad": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "d7482d7e676e415483f7a07d2e1623a2": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "2cbf970a529a44c7b6309bf1a85b343c": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "8a348983a5b94ed9adabbfe2d69bb111": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_0d051819bd8a4b2fba57a58f217e3f5f",
              "IPY_MODEL_2e8a285400ab4a8785011f314941871b",
              "IPY_MODEL_e6f18a4ea4e5484a800c89febc3933fc"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_7d4586072b6c47c98bd1e10ede1dc703"
          }
        },
        "0d051819bd8a4b2fba57a58f217e3f5f": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_0e39b459af34409ea57e1b8901b259b2",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_f44b1ff0bd4840b4ada556ad3cfc7fee",
            "value": "Downloading: 100%"
          }
        },
        "2e8a285400ab4a8785011f314941871b": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_23ce5028f75c44b8919d3285e30f3a1f",
            "max": 112,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_7fbbc01c42c9416c8f4c52a16aae5d46",
            "value": 112
          }
        },
        "e6f18a4ea4e5484a800c89febc3933fc": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_26bf01ab3b8a483499b6b356d22c4a41",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_303b5ca14e274427a1e4919e84dad993",
            "value": " 112/112 [00:00&lt;00:00, 2.62kB/s]"
          }
        },
        "7d4586072b6c47c98bd1e10ede1dc703": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "0e39b459af34409ea57e1b8901b259b2": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "f44b1ff0bd4840b4ada556ad3cfc7fee": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "23ce5028f75c44b8919d3285e30f3a1f": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "7fbbc01c42c9416c8f4c52a16aae5d46": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "26bf01ab3b8a483499b6b356d22c4a41": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "303b5ca14e274427a1e4919e84dad993": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "9a261189a26140759e7ef1398189f30c": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_0d1ab36bd5ec41fdb588fceb66b3be15",
              "IPY_MODEL_81e0787ab7cf45139a4991f0b7813c86",
              "IPY_MODEL_a4c491bd4c3548f8908ef31fca4b4a27"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_23522cc7afa0450db41d21a0b11ecd85"
          }
        },
        "0d1ab36bd5ec41fdb588fceb66b3be15": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_3647d36f4ee14f8eb67bce5b7d6be9b6",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_ce439e7e6aa246299f4b1588af4f7149",
            "value": "Skipping the first batches: 100%"
          }
        },
        "81e0787ab7cf45139a4991f0b7813c86": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatProgressModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatProgressModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "ProgressView",
            "bar_style": "success",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_de4b29dabf1e491bb61339ffeb5d3424",
            "max": 884,
            "min": 0,
            "orientation": "horizontal",
            "style": "IPY_MODEL_ef385467850945a4a8edd22e7c2a832a",
            "value": 884
          }
        },
        "a4c491bd4c3548f8908ef31fca4b4a27": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "HTMLModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "HTMLModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "HTMLView",
            "description": "",
            "description_tooltip": null,
            "layout": "IPY_MODEL_6f91b4ac8e2740f1bfec12070e23c5ce",
            "placeholder": "​",
            "style": "IPY_MODEL_1b1b33c4f63b4cd8b267a34fc7d7bf5b",
            "value": " 884/884 [00:13&lt;00:00, 72.18it/s]"
          }
        },
        "23522cc7afa0450db41d21a0b11ecd85": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "3647d36f4ee14f8eb67bce5b7d6be9b6": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "ce439e7e6aa246299f4b1588af4f7149": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "de4b29dabf1e491bb61339ffeb5d3424": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "ef385467850945a4a8edd22e7c2a832a": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "ProgressStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "ProgressStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "bar_color": null,
            "description_width": ""
          }
        },
        "6f91b4ac8e2740f1bfec12070e23c5ce": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "1b1b33c4f63b4cd8b267a34fc7d7bf5b": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        }
      }
    }
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 0
}