Developing Hate Speech Detector for Afan Oromo Content on Social Media Platforms Using Deep Neural Networks
Cet article présente un système de détection des discours de haine basé sur l'apprentissage profond pour la langue à faibles ressources afaan oromoo en utilisant les modèles XLM-RoBERTa et Afro-XLMR, démontrant que le modèle XLM-RoBERTa affiné atteint une performance supérieure avec un score F1 de 95,3 % et une précision de 95,8 % sur un ensemble de données de 22 000 échantillons de médias sociaux afin de renforcer la sécurité en ligne et la cohésion sociale en Éthiopie.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
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