FAD-SA-GRU mencapai akurasi 93,2% pada deteksi ujaran kebencian dalam dialek Algerian Darija

Sebuah arsitektur hibrida baru bernama FAD-SA-GRU telah dikembangkan untuk meningkatkan deteksi ujaran kebencian otomatis dalam dialek Arab Aljazair (Darija) di media sosial. Model ini mengatasi keragaman linguistik dialek tersebut dengan menggabungkan representasi semantik dari DZ FastText, DZ AraVec, dan DziriBERT melalui fusi multi-embedding, diikuti oleh encoder GRU yang diperkuat dengan self-attention.

• FAD-SA-GRU mengungguli machine learning tradisional, jaringan saraf berulang, dan baseline berbasis Transformer seperti multilingual BERT.
• Model ini mencapai akurasi 93,2%, presisi 93,4%, recall 91,0%, skor F1 92,1%, dan ROC-AUC 97,0% pada dataset beranotasi komentar media sosial Algerian Darija.
• Hasil menunjukkan efektivitas menggabungkan representasi embedding yang saling melengkapi dengan pemodelan sekuens berbasis perhatian untuk deteksi yang kuat dalam bahasa Arab dialek sumber daya rendah.