Este artículo describe nuestra participación en la tarea de Intercambio de Detección de Discurso de Odio, una subtarea del Desafío CERIST NLP 2022. Evaluamos el rendimiento utilizando seis modelos Transformer y dos enfoques de conjunto. En un escenario de validación cruzada de 5 pasos, el enfoque de conjunto basado en la mayoría obtiene los mejores resultados en el conjunto de entrenamiento, con una puntuación F1 de 0,60 y una precisión de 0,86 al evaluarse en el conjunto de prueba.
