مع أن تصبح الإنترنت جزءا لا يتجزأ من حياتنا، زادت المشاركة في وسائل التواصل الاجتماعي كثيرا. أصبح تحديد المحتوى الهجومي والقضاء عليه من وسائل التواصل الاجتماعي بأولوية قصوى لمنع أي نوع من العنف. ومع ذلك، فإن اكتشاف المحتوى المشجع والداعم والإيجابي مهم بنفس القدر لمنع إساءة استخدام الرقابة المستهدفة لمهاجمة حرية التعبير. تقدم هذه الورقة نظامنا للكشف عن الكلام المهمة المشتركة للأمل للهاتف والتنوع وإدراجه في LT-EDI، EACL 2021. يتم توفير بيانات هذه المهمة المشتركة باللغة الإنجليزية والتاميل والمالايالامية التي تم جمعها من تعليقات YouTube. إنها مشكلة تصنيف متعدد الألوان حيث يتم تصنيف كل مثيل بيانات في أحد الفئات الثلاثة: خطاب الأمل "، وليس الكلام"، وليس في اللغة المقصودة ". نقترح نظام يستخدم نماذج محولات متعددة اللغات للحصول على تمثيل النص وتصنيفه إلى أحد الفئات الثلاثة. استكشفنا استخدام النماذج متعددة اللغات المدربة خصيصا للغات الهندية جنبا إلى جنب مع نماذج متعددة اللغات العامة. تم تصنيف نظامنا في المرتبة الثانية للغة الإنجليزية والثاني للأللايالام، والسابع من أجل لغة التاميل في مجلس الإدارة النهائي الذي نشره المنظمون وحصلوا على درجة مئوية F1 من 0.92، 0.84، 0.55 على التوالي على مجموعة بيانات الاختبار الخفية المستخدمة في المنافسة. لقد جعلنا نظامنا متاحا علنا في جيثب.