चक्रशोध और रोकथाम में गेम चेंजर के रूप में अभिनव कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान

ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्क का प्रसार पहले कभी न देखी गई कनेक्टिविटी और संचार लाया है, लेकिन इसने साइबरबुलिंग के उभरने की सुविधा भी दी है, जो एक व्यापक और हानिकारक घटना है। साइबरबुलिंग की पहचान के लिए पारंपरिक विधियाँ ऑनलाइन इंटरएक्शन्स की गतिशील प्रकृति और डेटा की विशाल मात्रा के कारण अक्सर असफल होती हैं। इस प्रकार, यह अध्ययन साइबरबुलिंग की पहचान के लिए गहन शिक्षण तकनीकों के अनुप्रयोग की खोज करता है, जो LSTM नेटवर्क के ध्यान तंत्र के साथ एकीकरण पर ध्यान केंद्रित करता है। यह शोध विभिन्न आयु, जाति, लिंग, धर्म और गैर-बुलिंग सामग्री के साइबरबुलिंग के विभिन्न रूपों को समेटे हुए एक विविध डेटा सेट का लाभ उठाता है। प्रमुख निष्कर्ष दर्शाते हैं कि प्रस्तावित मॉडल उच्च सटीकता, सटीकता, पुनःप्राप्ति और F1 स्कोर प्राप्त करते हैं, प्रभावी रूप से साइबरबुलिंग के मामलों को संदर्भ की सूक्ष्मताओं की समग्र समझ के साथ वर्गीकृत करते हैं। इसके अलावा, यह अध्ययन विशेषता निकालने की कार्यप्रणालियों और मॉडल अनुकूलन तकनीकों में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिसमें मल्टी-मोडल सामाजिक मीडिया डेटा की जटिलताओं को हल करने में गहन शिक्षण की प्रभावशीलता को प्रदर्शित किया गया है।