diff --git a/docs/source/ar/tasks/token_classification.md b/docs/source/ar/tasks/token_classification.md
index 96f2c8f9b4907a..49625306a0e5c2 100644
--- a/docs/source/ar/tasks/token_classification.md
+++ b/docs/source/ar/tasks/token_classification.md
@@ -478,7 +478,7 @@ pip install transformers datasets evaluate seqeval
 ...     logits = model(**inputs).logits
 ```
 
-احصل على الفئة ذات الاحتمالية الأعلى، واستخدم خريطة `id2label` للنموذج لتحويلها إلى تسمية نصية:
+استخرج الفئة ذات الاحتمالية الأعلى، واستخدم جدول `id2label` الخاصة بالنموذج لتحويلها إلى تسمية نصية:
 
 ```py
 >>> predictions = torch.argmax(logits, dim=2)