arXiv Artificial Intelligence· Muhammad Shahid Iqbal Malik·· 18 小时前AI 评分22
面向 Nastaliq 乌尔都语的攻击性内容可解释检测系统：语料构建、Transformer 基准测试与词级归因
An Explainable System for Offensive Content Detection in Nastaliq Urdu: Corpus Curation, Transformer Benchmarking, and Word-Level Attribution
AI 导读
研究公开了 7604 条 Nastaliq 乌尔都语 Facebook 评论语料，并微调四种支持乌尔都语的 Transformer，与十二个特征分类器基线对比，最优配置 MuRIL 达到 87.05% 准确率和 87.06% macro F1，较最强基线提升 5.52 个百分点。
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