নতুন এআই মডেল ৮৭% নির্ভুলতার সাথে অনলাইন টক্সিক কমেন্ট শনাক্ত করতে সক্ষম

বাংলাদেশ এবং অস্ট্রেলিয়ার একদল গবেষক এমন একটি উন্নত এআই মডেল তৈরি করেছেন, যা ফেইসবুকের মতো সামাজিক যোগাযোগমাধ্যমে ৮৭% নির্ভুলতার সাথে হেইটফুল এবং টক্সিক কমেন্ট চিহ্নিত করতে পারে। এই উদ্ভাবন সাইবারবুলিং প্রতিরোধ করে নিরাপদ ডিজিটাল পরিবেশ গড়ে তুলতে সহায়ক হতে পারে।

এই গবেষণা ২০২৪ সালের “ইনোভেশন অ্যান্ড ইন্টেলিজেন্স ফর ইনফরমেটিক্স, কম্পিউটিং অ্যান্ড টেকনোলজিস” আন্তর্জাতিক সম্মেলনে উপস্থাপন করা হয়। বাংলাদেশের ইস্ট ওয়েস্ট ইউনিভার্সিটি এবং দ্য ইউনিভার্সিটি অফ সাউথ অস্ট্রেলিয়া-এর গবেষকদের তৈরি এই মডেল বর্তমান বাজারে বিদ্যমান স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ পদ্ধতিগুলোর তুলনায় উন্নত এবং কার্যকরী।

গবেষণাটির প্রধান গবেষক আফিয়া আহসান, বলেন, “সাম্প্রতিক বছরগুলিতে সাইবার বুলিং ও ঘৃণা-বিদ্বেষমূলক কমেন্ট ব্যাপকভাবো বৃদ্ধি পেয়েছে যা গুরুতর মানসিক স্বাস্থ্য সমস্যা, সেল্ফ-হার্ম এবং এবং কিছু ক্ষেত্রে আত্মহত্যার কারণ হয়ে উঠছে। বর্তমানে বিশ্বজুড়ে ৫.৫৬ বিলিয়ন ইন্টারনেট ব্যবহারকারী রয়েছেন। টক্সিক কনটেন্ট নিয়ন্ত্রণে সামাজিক যোগাযোগমাধ্যম প্ল্যাটফর্মগুলোর প্রচেষ্টা থাকলেও, এই সংখ্যা বিশাল হওয়াতে তা প্রচলিত পদ্ধতি কিংবা ম্যানুয়ালি এসব সনাক্ত করা প্রায় অসম্ভব। আমাদের এআই মডেল সামাজিক যোগাযোগমাধ্যমে ক্ষতিকর কনটেন্ট দ্রুত অপসারণে সহায়ক হবে এবং নিরাপদ ডিজিটাল পরিবেশ নিশ্চিত করবে।”

ইউনিভার্সিটি অব সাউথ অস্ট্রেলিয়া-এর গবেষক ড. আবদুল্লাহি চৌধুরী জানান, তাঁরা ফেসবুক, ইউটিউব ও ইনস্টাগ্রাম থেকে ইংরেজি ও বাংলা কমেন্টের ডেটাসেট ব্যবহার করে তিনটি মেশিন লার্নিং মডেলের কার্যকারিতা পরীক্ষা করেছেন। তাঁদের অপটিমাইজড সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) মডেল ৮৭.৬% নির্ভুলতা অর্জন করেছে, যা অন্যান্য মডেলগুলোর; বেসলাইন সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) মডেল ৬৯.৯% ও স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (SGD) মডেল ৮৩.৪% নির্ভুলতার চেয়ে ভালো ফলাফল দিয়েছে।

গবেষক দল এখন ডিপ লার্নিং প্রযুক্তি সংযুক্ত করে মডেলটি আরও উন্নত করার পরিকল্পনা করছে। পাশাপাশি, বিভিন্ন ভাষা ও আঞ্চলিক উপভাষা শনাক্ত করার সক্ষমতা বাড়ানোর কাজ চলছে। তারা শিগগিরই সামাজিক যোগাযোগমাধ্যম কোম্পানিগুলোর সঙ্গে কাজ শুরু করতে চায়, যাতে এই প্রযুক্তিটি বাস্তবভাবে প্রয়োগ করা যায়।

–––

Unmasking Harmful Comments: An Approach to Text Toxicity Classification Using Machine Learning in Native Language, 2024 International Conference on Innovation and Intelligence for Informatics, Computing, and Technologies (3ICT) (2025).
DOI: 10.1109/3ict64318.2024.10824367

নিয়মিত আপডেট পেতে সাবস্ক্রাইব করুন আমাদের নিউজলেটারে এবং ফলো করুন আমাদের টেলিগ্রাম, ইনস্টাগ্রাম, টুইটার এবং ফেসবুক-এ। এছাড়াও যুক্ত হতে পারেন আমাদের ফেসবুক গ্রুপে।

এই নিবন্ধটি Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License-এর অধীনে লাইসেন্সকৃত। পুনঃপ্রকাশের জন্য পুনঃপ্রকাশের নির্দেশিকা দেখুুন।