研究评估 11 种模型在 27 种语言中进行情感分析任务。

Apr, 2022

通过 AfriSenti-SemEval 共享任务，评估了 14 种非洲语言情感分析中当前最先进的转换器模型，比较了用单一模型处理所有语言与为每种语言训练一个模型之间的性能。结果表明，对非洲语言专门开发的模型在所有任务上表现出色，对于一些样本较小的语言，一个更大的多语言模型在情感分类上可能比专门针对该语言的模型表现更好。

Oct, 2023

本研究针对资源缺乏的巴斯克语和加泰罗尼亚语，提供了两个数据集，并提供了高质量的标注和基准，希望对研究这些语言的学者有所帮助。

Mar, 2018

本文提出了一种新的多语言情感分类方法，使用了大量的弱监督数据训练多层卷积网络，通过在多种语言数据集上进行充分的评估，证明该方法的优异性能，达到了同类研究的最高水平。

Mar, 2017

介绍了首个针对尼日利亚四种最常用语言（豪萨语、伊博语、尼日利亚皮钦语、约鲁巴语）的大规模人工标注推特情感数据集，并对收集、处理和标注的方法进行了说明。同时对预训练模型和迁移策略进行了评估，并发布数据集、训练模型、情感词典和代码以促进对低资源语言情感分析的研究。

Jan, 2022

通过众包实验和单词嵌入，本文研究了文化对视觉情感感知的影响，并提供了一种有效的聚类框架，以探索、检索和浏览数据集中的多语言情感视觉概念，并通过基于众包的情感注释等新颖度量方法进行了评估。

Jun, 2016

近年来，多模态自然语言处理引起了广泛关注，但我们需要更清晰地分析多语言环境下的多模态任务。本文通过一个简单的策划过程，将一份现有的文本 Twitter 情感数据集转化为多模态格式，从而填补了先前主要关注英语的情感分析研究的空白，并为研究界开辟了情感相关研究的新领域。此外，我们利用这个增强的数据集进行了基准实验，并报告了结果。值得注意的是，我们的评估结果显示，在单模态和多模态配置相比较时，使用一个经过情感调整的大型语言模型作为文本编码器表现出色。

Apr, 2024

介绍了 L3Cube-MahaSent-MD 数据集，它是第一个综合的多域情感分析数据集，可用于印度情感领域，包括 4 种不同来源的标注语料（60,000 个样本），涵盖了 3 种不同情感（积极、消极和中性），使用 MahaBERT 模型获得最佳准确性表现。

Jun, 2023

该研究详细研究了文化和语言的独特性，特别是情感语义和情感在社交多媒体中的表现，并提出了一种基于多语言的新方法来自动发现情感构造。多语言视觉情感概念本体（MVSO）的创建是通过提出一种在社交多媒体平台上应用的类别聚类视觉检测名词和这些名词情感偏见版本的子聚类的方法来实现的，并展示了一个基于图像的预测任务以显示特定语言模型在多语言环境中的普适性。此外，该研究还发布了一个 >15.6K 跨 12 种语言的情感偏执视觉概念数据集以及对应的检测库和 >7.36M 张图像和元数据。

Aug, 2015

社交媒体的快速发展使得我们能够分析用户意见。尽管常用语言的情感分析已经取得了显著的进展，但由于资源限制，低资源语言像阿拉伯语等仍然很少有研究。本研究探讨了 SemEval-17 和阿拉伯语情感推文数据集上的推文文本的情感分析，并研究了四种预训练语言模型以及提出了两种集成语言模型。我们的发现包括单语言模型表现出更好的性能，集成模型优于基线，而多数投票集成模型胜过英语。

Mar, 2024