Есептеу лингвистикасы мен жасанды интеллект әлеуметтік желілердегі бейәдеп сөздердің күн санап өсу мәселесіне назар аударды. Ғылыми зерттеу жұмысында Bi-LSTM үлгілері арқылы теріс пиғылды сөздерді анықтау және талдау бойынша жаңашыл зерттеулерді ұсынады. Бұл зерттеу әлеуметтік медиадағы үнемі өзгеретін деректер қорының үлкен көлемін талдау үшін заманауи машиналық оқыту алгоритмдерінің маңыздылығын көрсетеді. Мақсат – өшпенділік тудыратын риторика жағдайларын анықтау және азайту. Мақалада ғайбат сөздерді анықтаудың әртүрлі әдістері және олардың уақыт өте келе қалай өзгергені қарастырылады. Бұл дәстүрлі әдістердің кемшіліктерін көрсетеді және контекстті анық тани алатын неғұрлым күрделі тәсілдердің қажеттілігін көрсетеді. Біріктірілген деректерде ұзақ мерзімді жадты пайдалануда тиімділігімен белгілі Bi-LSTM құрылымдарын пайдалану осы саладағы әдістемелік серпіліс болып табылады. Зерттеу нәтижелері Bi-LSTM үлгілері әлеуметтік медиа тілінің күрделілігін жақсы түсінетінін көрсетті. Осылайша, олар ғайбат риториканы анықтаудың тиімді әдісін ұсынады. Эксперименттер мен талдаулар арқылы бұл зерттеу цифрлық «сыпайылық» туралы еңбектерге қосымша қарқын бере алады. Түрлі әлеуметтік медиа платформаларында өзгертуге және кеңейтуге болатын сенімді құрылым онлайн қауымдастықтардың қауіпсіздігін қамтамасыз етеді.