本研究探讨了混合语言嵌入在仇恨言论识别中的重要性，指出传统自然语言处理工具在处理混合语言数据时的局限性。研究表明，HingBERT模型在Hindi-English数据集上的表现优于BERT模型，显示出混合语言模型在多语言社区中的应用潜力。

本研究提出了一种结合音频和文本的仇恨言论识别方法，使用Transformer和“Attentive Fusion”层，取得0.927的宏F1得分。同时，介绍了多模态融合模型用于情感分析，F1得分达到0.8049，显示出在情感分类任务中的高准确度，具有广泛应用潜力。