Enfoques híbridos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la detección de insultos en texto en urdu romano
Autores: Hussain, Nisar; Qasim, Amna; Mehak, Gull; Kolesnikova, Olga; Gelbukh, Alexander; Sidorov, Grigori
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Enfoques híbridos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la detección de insultos en texto en urdu romano
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Inteligencia Artificial
Palabras clave
Nuevo modelo
Detección de insultos
Roman Urdu
Conjunto de datos
Algoritmos de aprendizaje automático
Características n-gram
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio introduce un nuevo modelo para detectar insultos en Romano Urdu, llenando una brecha importante en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para idiomas con recursos limitados. La naturaleza transliterada del Romano Urdu también plantea desafíos específicos desde una perspectiva de lingüística computacional, incluyendo gramática no estandarizada, variación en la ortografía de la misma palabra y altos niveles de mezcla de códigos con inglés, lo que en conjunto hace que la detección automatizada de insultos para Romano Urdu sea un problema altamente complejo.
Descripción
Este estudio introduce un nuevo modelo para detectar insultos en Romano Urdu, llenando una brecha importante en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para idiomas con recursos limitados. La naturaleza transliterada del Romano Urdu también plantea desafíos específicos desde una perspectiva de lingüística computacional, incluyendo gramática no estandarizada, variación en la ortografía de la misma palabra y altos niveles de mezcla de códigos con inglés, lo que en conjunto hace que la detección automatizada de insultos para Romano Urdu sea un problema altamente complejo.