FAD-SA-GRU atinge 93,2% de precisão na detecção de discurso de ódio no darija argelino

Uma nova arquitetura híbrida chamada FAD-SA-GRU foi desenvolvida para melhorar a detecção automática de discurso de ódio no dialeto árabe argelino (darija) nas redes sociais. O modelo aborda a diversidade linguística do dialeto combinando representações semânticas do DZ FastText, DZ AraVec e DziriBERT por meio de fusão multi-embedding, seguida por um codificador GRU aprimorado com autoatenção.

• FAD-SA-GRU supera métodos tradicionais de aprendizado de máquina, redes neurais recorrentes e linhas de base baseadas em Transformers, como multilingual BERT.
• O modelo alcançou 93,2% de precisão, 93,4% de precisão (precision), 91,0% de recall, 92,1% de F1-score e 97,0% de ROC-AUC em um conjunto de dados anotado de comentários de redes sociais no darija argelino.
• Os resultados demonstram a eficácia de combinar representações de embedding complementares com modelagem de sequências baseada em atenção para detecção robusta em dialetos árabes com poucos recursos.