تستخدم منصات الشبكة الاجتماعية عموما لمشاركة المحتوى الإيجابي والبناء والرائعة. ومع ذلك، في الآونة الأخيرة، غالبا ما يتعرض الناس على المحتوى المرفوض مثل التهديد وهجمات الهوية أو خطاب الكراهية أو الإهانات أو النصوص الفاحشة أو الملاحظات الهجومية أو البلطجة. يركز العمل الحالي على كشف الكلام السام على التصنيف الثنائي أو على التمييز الخطاب السام بين مجموعة صغيرة من الفئات. تصف هذه الورقة النظام الذي اقترحه فريق Cisco for Semeval-2021 المهمة 5: الكشف عن الأمور السامة، أول مهمة مشتركة تركز على اكتشاف المواقف في النص الذي يعزى إلى سميته، باللغة الإنجليزية. نحن نقترب من هذه المشكلة في المقام الأول بطريقتين: نهج علامات التسلسل ونهج تحليل التبعية. في نهج علامات التسلسل لدينا، نعلم كل رمز رمزي في جملة تحت مخطط وضع علامات معينة. أثبتت بنية الأداء الخاصة بنا في هذا النهج أيضا أنها أفضل بنية أداء لدينا بشكل عام مع درجة F1 من 0.6922، وبالتالي وضع 7 لنا في مرحلة التقييم النهائية المتصدرين. نستكشف أيضا نهج تحليل التبعية حيث استخرفنا يمتد من عقوبة الإدخال تحت إشراف حدود المستهدفة المستهدفة وترتيب تمديدنا باستخدام نموذج بيافين. أخيرا، نقدم أيضا تحليلا مفصلا لنتائجنا وأداء النموذج في ورقنا.