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如今，数字平台上数据的快速传播导致了信息污染和数据污染的出现，特别是错误信息、恶意信息、虚假信息、假新闻和各种类型的宣传。这些话题现在对在线数字领域构成了严重威胁，给世界各地的社交媒体平台和政府带来了诸多挑战。在本文中，我们提出了一种基于 Transformer 模型 AraBERT 的宣传检测模型，目的是使用该框架检测阿拉伯语社交媒体文本场景中的宣传内容，以使在线阿拉伯语新闻和媒体消费更健康、更安全。鉴于数据集，我们的结果相对令人鼓舞，表明这种方法在阿拉伯语在线新闻文本 NLP 中具有巨大的潜力。
用于宣传检测的 AraBERT 模型
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