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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

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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


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.

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