يمكن أن نطاقات اللغة العصبية التي تدركها القبض على العلاقة بين الكلمات من خلال استغلال معلومات مستوى الطابع وهي فعالة بشكل خاص للغات مع التشكل الغني.ومع ذلك، عادة ما تكون هذه النماذج متحيزة باتجاه المعلومات من أشكال السطح.لتخفيف هذه المشكلة، نقترح طر
يقة بسيطة وفعالة لتحسين نموذج اللغة العصبي على الحرف من خلال إجبار ترميز الأحرف لإنتاج شرائح قائمة على الكلمات تحت بنية Skip-Gram في خطوة الاحماء دون بيانات تدريب إضافية.نظرا لإيبربريكيا أن نموذج اللغة العصبي الإدراك على الطابع الناتج يحقق تحسينات واضحة لدرجات الحيرة على لغات متنوعة من النطبية، والتي تحتوي على العديد من الكلمات منخفضة التردد أو غير المرئي.
تحفز الوجود الواسع للغة الهجومية على وسائل التواصل الاجتماعي تطوير أنظمة قادرة على الاعتراف بهذا المحتوى تلقائيا.بصرف النظر عن بعض الاستثناءات البارزة، فإن معظم الأبحاث حول تحديد اللغة الهجومية التلقائية تعامل مع اللغة الإنجليزية.لمعالجة هذا القصور،
نقدم العفن، مجموعة بيانات اللغة المهاراتية الهجومية.القالب هو أول مجموعة بيانات من نوعها مترجمة للأمراثي، مما يفتح مجالا جديدا للبحث في لغات Indo-Arian منخفضة الموارد.نقدم النتائج من العديد من تجارب التعلم الآلي على هذه البيانات، بما في ذلك تجارب التعلم الصفر القصيرة وغيرها من عمليات التعلم على المحولات عبر اللغات الحديثة من البيانات الحالية في البنغالية والإنجليزية والهندية.
