本研究利用多种多语种 XLM-R 模型和多样数据集，针对 AfriSenti-SemEval 2023 共享任务 12 的非洲语言情感分析模型进行了研究，最终在 Subtask B, Track 16: 多语言中获得了第三名的好成绩，但在某些语言表现不佳，表明需要建立更全面的数据集和模型来推进低资源非洲语言的情感分析研究。

May, 2023

本文介绍了 AfriSenti 数据集，该数据集由 14 种非洲语言的 110,000 多个推文组成，为四个语系中的 14 种非洲语言提供了 14 个情感数据集，并由母语为非洲语的人进行了注释。它用于 SemEval 2023 任务 12，这是第一个非洲中心的 SemEval 共享任务，并描述了数据收集方法，注释过程以及策划每个数据集时遇到的相关挑战。

Feb, 2023

该研究通过使用六种语言模型并采用迁移学习和微调技术，开发了用于 14 种不同非洲语言情感分析的多语言模型，最终在开发和测试数据中取得了 F1 得分。结果表明跨多种语言的情感分析可以通过迁移学习和微调技术实现，该方法可以应用于其他语言和领域的情感分析任务。

Apr, 2023

AfriSenti-SemEval 分享任务 12 旨在对 12 种非洲语言进行单语情感分类（子任务 A）、多语种情感分类（子任务 B）和零样本情感分类（任务 C）的分类。我们的实验表明，使用预训练的非洲语言模型可以提高非洲语言的低资源性能，而使用适配器进行零样本任务的实验结果表明，我们能够在有限的资源下通过使用适配器获得有希望的结果。

Apr, 2023

本文研究了跨多语言数据集及经过机器翻译的文本中，变压器模型在情感分析任务中的表现，并通过比较这些模型在不同语言环境中的效果，洞察其性能变化对情感分析跨多种语言的潜在影响，同时还探讨了其缺点及未来研究的潜在方向。

May, 2024

本研究介绍了第一个非洲中心的 SemEval 共享任务，称为 AfriSenti-SemEval，该数据集涵盖了 14 种非洲语言的情感分类挑战，并提供了具有正面、负面、中立三种标记的数据集，通过三个子任务进行测试。

Apr, 2023

本研究旨在探讨如何利用多语言大型语言模型进行非预训练语言的情感分析，实验结果表明在提供的数据集中，使用数千样本的单语言微调可以获得最佳效果。

Apr, 2023

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 SemEval-2023 任务 12，使用 Twitter 数据组进行低资源非洲语言情感分析。使用预训练的 Afro-xlmr-large、AfriBERTa-Large、Bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment (阿拉伯骆驼鸟 Bert)、Multilingual-BERT 和 BERT 模型对 14 种非洲语言进行情感分析。结果表明 Afro-xlmr-large 模型在大多数语言中表现更好，尼日利亚语言：豪萨语、伊博语和约鲁巴语相对于其他语言表现更好。

Apr, 2023

该研究利用最先进的多语言 BERT 模型，对斯瓦希里语数据集进行情感分类，实现了 87.59％的最佳准确率。

Apr, 2021