アルジェリアのアラビア語方言（ダリジャ）におけるソーシャルメディア上の自動ヘイトスピーチ検出を改善するために、FAD-SA-GRUという新しいハイブリッドアーキテクチャが開発されました。このモデルは、DZ FastText、DZ AraVec、およびDziriBERTからの意味表現をマルチエンベディング融合で組み合わせ、その後自己注意機構を強化したGRUエンコーダーを経て、方言の言語的多様性に対応します。

  • FAD-SA-GRUは、従来の機械学習、再帰型ニューラルネットワーク、多言語BERTなどのTransformerベースのベースラインを上回ります。
  • このモデルは、注釈付きのアルジェリア・ダリジャのソーシャルメディアコメントデータセットにおいて、93.2%の精度、93.4%の適合率、91.0%の再現率、92.1%のF1スコア、および97.0%のROC-AUCを達成しました。
  • 結果は、低資源の方言アラビア語における堅牢な検出のために、補完的なエンベディング表現と注意機構に基づくシーケンスモデリングを組み合わせる有効性を示しています。