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Developing Hate Speech Detector for Afan Oromo Content on Social Media Platforms Using Deep Neural Networks

यह शोध पत्र XLM-RoBERTa और Afro-XLMR मॉडलों का उपयोग करके कम संसाधन वाली अफ़ान ओरोमो भाषा के लिए एक डीप लर्निंग-आधारित घृणा भाषण (हेट स्पीच) पहचान प्रणाली प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि फाइन-ट्यून किया गया XLM-RoBERTa इथियोपिया में ऑनलाइन सुरक्षा और सामाजिक सामंजस्य को बढ़ाने के लिए 22,000 सोशल मीडिया नमूनों के डेटासेट पर 95.3% F1 स्कोर और 95.8% सटीकता के साथ बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।

मूल लेखक: Felmeta Abate Jilo¹, Daniel Dufera Kenea²

प्रकाशित 2026-08-06
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मूल लेखक: Felmeta Abate Jilo¹, Daniel Dufera Kenea²

मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

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