Hass der Sprache im algerischen Dialekt angehen

Hassprache ist ein ernstes Problem in sozialen Medien. Sie umfasst schädliche Sprache, Cybermobbing und Drohungen. Je mehr das Internet wächst, desto mehr Hassbotschaften begegnen die Leute online. Daher ist es wichtig, Wege zu finden, um hasserfüllte Sprache zu erkennen und darauf zu reagieren. Viele Studien haben sich auf die Erkennung von Hasssprache in gängigen Sprachen wie Englisch und Arabisch konzentriert, aber es gibt nicht genügend Forschung speziell zu algerischen Dialekten. Dieser Artikel beschreibt einen Ansatz zur Identifizierung von Hasssprache im algerischen Dialekt mithilfe fortschrittlicher Technologie.

#Was ist Hasssprache?

Hasssprache bezieht sich auf Kommunikation, die Menschen oder Gruppen aufgrund bestimmter Merkmale wie Rasse, Geschlecht oder Religion angreift. Sie kann viele Formen annehmen, einschliesslich Beleidigungen und Aufstachelung zur Gewalt. Verschiedene Kulturen haben unterschiedliche Definitionen von Hasssprache, was es schwierig macht, einen universellen Standard zu haben. Verschiedene Organisationen und Forscher geben ihre Definitionen ab, die sich überschneiden, aber auch stark voneinander abweichen können. Die Bedeutung des Verstehens und Erkennens von Hasssprache liegt darin, sicherere Online-Communities zu schaffen und den Behörden zu helfen, potenzielle Bedrohungen zu managen.

#Der algerische Dialekt

Der algerische Dialekt ist reichhaltig und komplex, mit verschiedenen Unterdialekten, die von den unterschiedlichen Regionen des Landes beeinflusst werden. Algerien hat 58 Regionen, die jede zur Einzigartigkeit des Dialekts beitragen. Oft kann dasselbe Wort je nach Region unterschiedliche Bedeutungen haben. Zum Beispiel kann ein Wort in einem Bereich Schmuck und in einem anderen ein kleines Boot bedeuten. Der Dialekt wird auch von anderen Sprachen beeinflusst, und es werden regelmässig neue Begriffe hinzugefügt. Das macht die Analyse und Interpretation des Dialekts herausfordernd, besonders bei Aufgaben wie der Erkennung von Hasssprache.

#Der Bedarf an Forschung

Trotz der Verbreitung von Hasssprache in Online-Diskussionen ist die Forschung zur spezifischen Erkennung im algerischen Dialekt begrenzt. Einige Studien haben sich mit ähnlichen Themen in anderen arabischen Dialekten beschäftigt, aber oft die Feinheiten der algerischen Sprache übersehen. Diese Forschungslücke zeigt die Notwendigkeit auf, effiziente Erkennungsmethoden zu entwickeln, die auf den algerischen Dialekt zugeschnitten sind.

#Unser Ansatz

Um das Problem der Hasssprache im algerischen Dialekt anzugehen, haben wir einen systematischen Ansatz entwickelt, der sich auf mehrere wichtige Schritte konzentriert. Diese Schritte umfassen die Datensammlung, die Kennzeichnung, die Extraktion wichtiger Merkmale, die Entwicklung und das Testen von Modellen sowie die Bewertung ihrer Leistung.

#Datensammlung

Der erste Schritt in unserem Prozess war, ein robustes Datenset von Nachrichten im algerischen Dialekt zu sammeln. Wir haben Daten von drei grossen sozialen Medienplattformen bezogen: YouTube, Twitter und Facebook.

1. YouTube: Wir haben Kommentare von beliebten algerischen Kanälen zu verschiedenen Themen wie Politik, sozialen Fragen und Jugendproblemen gesammelt. Wir haben ein Python-Skript verwendet, um Kommentare über die YouTube Data API zu sammeln.

2. Twitter: Obwohl Twitter in Algerien weniger beliebt ist, haben wir Tweets mit spezifischen Schlüsselwörtern und Hashtags zu nationalen Ereignissen und Diskussionen zwischen 2017 und 2023 gesammelt.

3. Facebook: Wir haben öffentliche Seiten angepeilt, die Inhalte über Politik und lokale Produkte geteilt haben, und Posts und Kommentare manuell und automatisiert gesammelt.

Insgesamt wurden über 2 Millionen Dokumente in verschiedenen Sprachen, einschliesslich Arabisch und lateinischen Zeichen, gesammelt. Nach der Filterung wurden etwa 900.000 Dokumente als im algerischen Dialekt identifiziert.

#Datenannotation

Nachdem wir die Daten gesammelt hatten, war der nächste Schritt, sie als "hasserfüllt" oder "nicht hasserfüllt" zu kennzeichnen. Dieser Prozess umfasste sowohl automatische als auch manuelle Methoden.

1. Automatische Annotation: Wir haben eine Liste von 1.298 hasserfüllten Schlüsselwörtern im algerischen Dialekt erstellt. Durch das Ausführen eines Python-Skripts haben wir Dokumente, die eines dieser Wörter enthielten, als "1" (hasserfüllt) und "0" (nicht hasserfüllt) markiert.

2. Manuelle Annotation: Ein Team von Annotatoren hat die automatisch gekennzeichneten Dokumente überprüft, um Fehler zu korrigieren. Dieser Prozess validierte 5.644 Dokumente.

3. Dataset-Augenbehandlung: Um das Gleichgewicht in unserem Datensatz zu verbessern, haben wir Fälle aus positiven Sentiment-Datensätzen hinzugefügt, die als nicht hasserfüllt gekennzeichnet waren. Dadurch haben wir letztendlich ein ausgewogenes Korpus von 13.500 Dokumenten im algerischen Dialekt erstellt.

#Datenvorverarbeitung

Bevor wir die Daten unseren Modellen zuführen konnten, mussten wir sie bereinigen. Unser Reinigungsprozess umfasste mehrere Schritte:

• Entfernen von URLs und Stoppwörtern.
• Ersetzen von speziellen Zeichen durch Emojis.
• Normalisierung von Zahlen und Entfernen von diakritischen Zeichen.
• Löschen von überflüssigen Leerzeichen und lateinischen Zeichen.

Diese Vorverarbeitungsschritte stellten sicher, dass unsere Daten bereit und konsistent für die Analyse waren, was für ein qualitativ hochwertiges Modelltraining entscheidend ist.

#Datenaufteilung

Für das Training unserer Modelle haben wir unseren Datensatz in drei Teile aufgeteilt: Training (80%), Validierung (10%) und Test (10%). Diese Aufteilung erlaubte es uns, unsere Modelle effektiv zu trainieren und ihre Leistung zu bewerten. Der Trainingssatz wurde verwendet, um Muster zu lernen, während der Validierungsdatensatz half, Überanpassung zu vermeiden. Der Testdatensatz diente als abschliessende Bewertung der Modellgenauigkeit.

#Modellentwicklung

Im nächsten Schritt haben wir verschiedene maschinelle Lern- und Deep-Learning-Modelle zur Erkennung von Hasssprache im algerischen Dialekt bewertet. Jedes Modell wurde basierend auf seiner Leistung während des Trainings bewertet.

#Linear Support Vector Classifier (LinearSVC)

Dieses traditionelle maschinelle Lernmodell wurde verwendet, um zu messen, wie gut ein standardmässiger Ansatz im Kontext der Erkennung von Hasssprache funktionierte. Wir haben TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) verwendet, um Textdaten in ein numerisches Format umzuwandeln, das für maschinelles Lernen geeignet ist.

#Gzip + KNN

Dieses Modell kombinierte einen traditionellen verlustfreien Komprimierungsalgorithmus mit einem K-Nearest Neighbors-Klassifikator. Es zielte darauf ab, die Klassifizierungsaufgabe ohne umfangreiches Training zu vereinfachen, obwohl es im Vergleich zu anderen Modellen schlecht abschnitt.

#LSTM und BiLSTM mit FastText

Long Short-Term Memory (LSTM) und Bidirectional LSTM (BiLSTM) Modelle sind in der Verarbeitung natürlicher Sprache beliebt. Wir haben diese Modelle getestet, um zu sehen, wie effektiv sie Hasssprache in unserem Datensatz mit FastText-Embeddings identifizieren konnten.

#DziriBERT

Ein vortrainiertes Modell, das speziell für den algerischen Dialekt entwickelt wurde, übertraf viele andere während unserer Tests. Es wurde für unsere Aufgabe feinjustiert und erwies sich als effektiv bei der Klassifizierung von Hasssprache.

#Weitere Modelle

Wir haben auch andere Modelle bewertet, einschliesslich Multilingual E5, sbert-distil-multilingual und AraT5v2-HateDetect. Jedes Modell wurde mit unterschiedlichen Architekturen und Konfigurationen getestet, um deren Effektivität bei der Erfassung der Nuancen von Hasssprache im algerischen Dialekt zu bestimmen.

#Bewertung und Schlussfolgerung

Um die Modelle zu bewerten, haben wir vier Hauptmetriken verwendet: Genauigkeit, Präzision, F1-Score und Recall. Diese Metriken halfen uns zu bestimmen, wie gut jedes Modell bei der Identifizierung von Hasssprache und Nicht-Hass-Nachrichten abschnitt. Ein spezieller Prozess wurde ebenfalls implementiert, um Nachrichten, die in lateinischen Zeichen geschrieben wurden, ins Arabische zu transkribieren, um eine genaue Bewertung zu ermöglichen.

#Experimente und Ergebnisse

Wir haben unsere Modelle mit Frameworks wie TensorFlow und PyTorch trainiert. Das Durchführen der Experimente auf leistungsstarker Hardware beschleunigte unseren Testprozess. Die Ergebnisse zeigten unterschiedliche Grade des Erfolges bei verschiedenen Modellen.

#Modellleistung

1. LinearSVC: Dieses Modell zeigte eine anständige Genauigkeit, hatte aber Probleme mit dem Recall bei der Erkennung von Hasssprache, was darauf hindeutet, dass es Schwierigkeiten hatte, subtile hasserfüllte Nachrichten zu identifizieren.

2. gzip + KNN: Diese Kombination lieferte enttäuschende Ergebnisse, da sie nicht in der Lage war, die Bedeutung des Inhalts effektiv zu erfassen.

3. DziriBERT: Dieses Modell zeigte beeindruckende Genauigkeit und Präzision, was es zu einem der stärksten Kandidaten zur Erkennung von Hasssprache macht.

4. LSTM und BiLSTM: Leider schnitten diese Modelle nicht gut ab, was darauf hinweist, dass möglicherweise weitere Feinabstimmungen erforderlich sind.

5. AraT5v2-HateDetect: Es lieferte etwas niedrigere Ergebnisse als DziraShield, was auf die Komplexität seiner Architektur zurückzuführen sein könnte.

#Ergebnissdiskussion

Das DziraShield-Modell fiel durch seine Fähigkeit auf, Hasssprache im algerischen Dialekt genau zu identifizieren, wobei es starke Präzision und eine ausgewogene Leistung bei verschiedenen Metriken zeigte. Bei anderen Modellen könnten weitere Verbesserungen und Feinabstimmungen ihre Ergebnisse verbessern.

Die Diskrepanzen zwischen Präzision und Recall bei einigen Modellen müssen ebenfalls genauer untersucht werden, da das Verständnis der Besonderheiten des Dialekts zu einer besseren Leistung führen könnte.

#Fazit

Die Erkennung von Hasssprache ist entscheidend für die Schaffung sichererer Online-Räume. Diese Forschung hebt die Notwendigkeit massgeschneiderter Modelle hervor, die die Feinheiten des algerischen Dialekts verstehen. Das DziraShield-Modell ergab sich als vielversprechende Lösung für diese Herausforderung und bietet Einblicke in effektive Erkennungsmethoden.

Zukünftige Arbeiten sollten sich auf die Verbesserung der Modelleffizienz und die Erweiterung des Datensatzes konzentrieren. Indem wir sowohl arabische als auch lateinische Zeichen ansprechen, können wir das gesamte Spektrum des algerischen Dialekts besser erfassen. Diese Studie trägt wertvolles Wissen zum laufenden Kampf gegen Hasssprache online bei, insbesondere in wenig erforschten Dialekten.