FAD-SA-GRU alcanza una precisión del 93,2% en la detección de discurso de odio en dariya argelino

Se ha desarrollado una nueva arquitectura híbrida llamada FAD-SA-GRU para mejorar la detección automática de discurso de odio en el dialecto árabe argelino (dariya) en redes sociales. El modelo aborda la diversidad lingüística del dialecto combinando representaciones semánticas de DZ FastText, DZ AraVec y DziriBERT mediante fusión multi-embedding, seguido de un codificador GRU mejorado con autoatención.

• FAD-SA-GRU supera a los métodos tradicionales de aprendizaje automático, las redes neuronales recurrentes y las líneas base basadas en Transformers como multilingual BERT.
• El modelo alcanzó una precisión del 93,2%, una precisión (precision) del 93,4%, un recall del 91,0%, una puntuación F1 del 92,1% y un ROC-AUC del 97,0% en un conjunto de datos anotado de comentarios de redes sociales en dariya argelino.
• Los resultados demuestran la eficacia de combinar representaciones de embedding complementarias con modelado de secuencias basado en atención para una detección robusta en dialectos árabes con recursos limitados.