FAD-SA-GRU, 알제리 다리지 혐오 발언 감지에서 93.2% 정확도 달성

알제리 아랍어 방언(다리지)의 소셜 미디어에서 자동 혐오 발언 감지를 개선하기 위해 FAD-SA-GRU라는 새로운 하이브리드 아키텍처가 개발되었습니다. 이 모델은 DZ FastText, DZ AraVec 및 DziriBERT에서 얻은 의미 표현을 멀티 임베딩 융합으로 결합한 후 자기 주의력을 강화한 GRU 인코더를 통해 방언의 언어적 다양성을 해결합니다.

• FAD-SA-GRU는 전통적인 머신러닝, 순환 신경망, 다국어 BERT와 같은 Transformer 기반 베이스라인을 능가합니다.
• 이 모델은 주석이 달린 알제리 다리지 소셜 미디어 댓글 데이터셋에서 93.2%의 정확도, 93.4%의 정밀도, 91.0%의 재현율, 92.1%의 F1 점수 및 97.0%의 ROC-AUC를 달성했습니다.
• 결과는 저자원 방언 아랍어에서 견고한 감지를 위해 보완적인 임베딩 표현과 주의 기반 시퀀스 모델링을 결합하는 효과성을 보여줍니다.