تم تطوير بنية هجينة جديدة تسمى FAD-SA-GRU لتحسين الكشف التلقائي عن خطاب الكراهية في اللهجة العربية الجزائرية (الداريجة) على وسائل التواصل الاجتماعي. يتعامل النموذج مع التنوع اللغوي للهجة من خلال دمج التمثيلات الدلالية من DZ FastText وDZ AraVec وDziriBERT عبر اندماج متعدد للتمثيلات (multi-embedding fusion)، تليها مشفر GRU معزز بالانتباه الذاتي.
- يتفوق FAD-SA-GRU على أساليب التعلم الآلي التقليدية، والشبكات العصبية المتكررة، والنماذج الأساسية القائمة على المحولات مثل multilingual BERT.
- حقق النموذج دقة بنسبة 93.2%، ودقة (precision) بنسبة 93.4%، واسترجاع (recall) بنسبة 91.0%، ودرجة F1 بنسبة 92.1%، وROC-AUC بنسبة 97.0% على مجموعة بيانات مُعلَّمة من تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي باللهجة الجزائرية.
- تُظهر النتائج فعالية دمج التمثيلات التكميلية للتمثيلات (embeddings) مع نمذجة التسلسل القائمة على الانتباه للكشف القوي في اللهجات العربية منخفضة الموارد.