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Muhammad Abdullahi Said
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尼日利亚金融科技行业采用人机混合分类模型解决结构性不平等问题
一篇新论文提出了一种分层人机混合分类模型，以应对尼日利亚金融科技领域的结构性不平等。该模型旨在通过区分真实欺诈和由农村网络超时等基础设施限制造成的噪音，来防止歧视。通过将具有认知不确定性的交易路由给人工分析师，并使用动态影子价格来管理注意力，该系统显著缩小了区域性能差距，并与自主系统相比提高了欺诈召回率。
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新型混合模型助力跨语言极化检测
研究人员开发了一种用于检测在线极化的混合方法，该方法使用DeBERTa进行英语二元检测，并使用AfroXLMR-Social进行豪萨语和细粒度子任务。为了应对计算限制和数据稀缺性，他们实施了低秩适配（LoRA）和文本数据增强。该策略在所有子任务中均取得了有竞争力的结果，突显了根据特定需求定制模型选择的好处。