2025年德瓦纳加里文语言的IITR-CIOL@NLU：多语言仇恨言论检测与目标识别

本研究针对德瓦纳加里文语言（如印地语、马拉地语、尼泊尔语、博杰普尔语和梵语）中的两个子任务：在线文本中的仇恨言论检测和仇恨言论目标识别。我们提出了MultilingualRobertaClass模型，利用预训练的多语言变压器模型优化分类任务，实现了子任务B的88.40%准确率和子任务C的66.11%准确率，显著推动了针对这些语言的仇恨言论检测技术的发展。