dehatebert-mono-arabic
Este modelo se utiliza para detectar discurso de odio en el idioma árabe. El 'mono' en el nombre se refiere al entorno monolingüe, donde el modelo se entrena utilizando solo datos en árabe. Está afinado en un modelo bert multilingüe. El modelo se entrena con diferentes tasas de aprendizaje y la mejor puntuación de validación alcanzada es 0.877609 para una tasa de aprendizaje de 2e-5.
Como usar
Para más detalles sobre nuestro artículo: Sai Saketh Aluru, Binny Mathew, Punyajoy Saha y Animesh Mukherjee. 'Modelos de Aprendizaje Profundo para la Detección de Discurso de Odio Multilingüe'. Aceptado en ECML-PKDD 2020. Por favor, cite nuestro artículo en cualquier trabajo publicado que utilice cualquiera de estos recursos.
@article{aluru2020deep,
title={Deep Learning Models for Multilingual Hate Speech Detection},
author={Aluru, Sai Saket and Mathew, Binny and Saha, Punyajoy and Mukherjee, Animesh},
journal={arXiv preprint arXiv:2004.06465},
year={2020}
}
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- JAX
- BERT en árabe
Casos de uso
- Detección de discurso de odio en el idioma árabe