تقدم هذه الورقة التقديم الخاص بنا إلى مهمة Semeval-2021 5: الكشف عن الأمور السامة.الغرض من هذه المهمة هو اكتشاف المواقف التي تجعل النص ساما، وهو عمل معقد لعدة أسباب.أولا، بسبب الذاتية الجوهرية للسمية، وثانيا، بسبب السمية لا تأتي دائما من كلمات مفردة مثل الإهانات أو التمثيل، ولكن في بعض الأحيان من التعبيرات بأكملها تشكلت بكلمات قد لا تكون سامة بشكل فردي.بعد هذه الفكرة التركيز على كل من الكلمات المفردة وتعبيرات متعددة الكلمة، ندرس تأثير استخدام نموذج مستعمل متعدد العميم، والذي يستخدم embeddings من طبقات مختلفة لتقدير السمية النهائية لكل رمزية.تظهر النتائج الكمية لدينا أن استخدام المعلومات من أعماق متعددة يعزز أداء النموذج.أخيرا، نقوم أيضا بتحليل أفضل نموذج لدينا نوعيا.