ソーシャルメディアプラットフォームの広範な利用により、攻撃的な言動のリスクが増大し、それが精神的ストレスとなり、心理的な苦痛、闘争的行動、他人への不敬といった形で人々の生活に否定的に影響を及ぼしています。このような会話の多くは、コードミックス言語を含んでいます[28]。さらに、思考を表現する方法やコミュニケーションスタイルも、プラットフォームによって異なります（例：TwitterとFacebookでのコミュニケーションスタイルは異なる）。これら全ての要因が問題の複雑さを増しています。これらの問題を解決するために、我々は統一的かつ堅牢なマルチモーダル深層学習アーキテクチャを導入しました。このシステムは、英語コードミックスデータセットと単一言語英語データセットの両方に対応します。開発されたシステムでは、心理言語学的特徴と非常に基本的な言語学的特徴を使用しています。我々のマルチモーダル深層学習アーキテクチャには、Deep Pyramid CNN（ディープピラミッドCNN）、Pooled BiLSTM（プールドバイLSTM）、Disconnected RNN（ディスコネクテッドRNN）（GloveおよびFastText埋め込みの両方を使用）が含まれています。最終的に、システムはモデル平均化に基づいて判断を行います。我々は提案したシステムを2018年のTRAC英語コードミックスデータセットおよびKaggleから取得した単一言語英語データセットで評価しました。実験結果は、提案したシステムが英語コードミックスデータセットおよび単一言語英語データセットにおいてこれまでのすべての手法を上回っていることを示しています。