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

本文主要研究了基于深度学习与多模态语料库的阿拉伯情感分析的数据集，通过使用最先进的 transformers 和特征提取工具来建立我们的阿拉伯多模态数据集，并使用 state-of-the-art 的 transformer-based model 验证我们的数据集，研究表明阿拉伯多模态情感分析非常有前途。

Jun, 2023

本研究提出了基于字符三元组 LSTM 模型和基于词元素的多项式朴素贝叶斯 (MNB) 模型的集成模型，用于识别印地语 - 英语 (Hi-En) 混合数据的情感极性，实验结果表明，相较于几个基准和其他基于深度学习的提出的方法，我们的方法在真实用户混合数据上取得了最先进的结果。

Jun, 2018

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

本文提出了一种简单易用的多语言情感分析框架，旨在作为情感分析测试基线和构建新情感分析系统的起点。该框架经过在 8 种不同语言的比较中，在其中三种语言的国际竞赛中名列前茅，在其他语言中也超越了报告的结果。

Dec, 2016

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

该研究旨在解决情感分析在不同语言中的多种语言依赖性问题，通过使用递归神经网络训练英文评论以建立一个主要用于英语的情感分析模型，并在俄语、西班牙语、土耳其语和荷兰语等其他语言中重复使用此模型来评估情绪，结果表明该方法在多语言情感分析中表现出色。

Jun, 2018

本文目的在于通过情感分析依据机器学习模型对 YouTube 摩洛哥方言评论进行分类研究，在采用多种文本预处理和数据表现技术的前提下，证明深度学习模型胜于传统模型，我们达到了 90% 的准确性。

Mar, 2023

本研究介绍了一个阿拉伯方言情感数据集（ArSenTD-LEV），包含 4,000 条推文，并提供了整体情感、情感表达方式、情感表达目标和推文主题等注释，研究结果表明这些注释可以提高基线情感分类器的性能，也确认了训练与测试领域不匹配的差距。

May, 2019

研究 Arabic 情感分析，提出了一种基于机器学习的方法和特征向量，使用人工神经网络分类器，在单词级别和文档级别进行情感分析，在单词级别获得的平均 F1-score 为 0.92，在文档级别的正类为 0.94，负类为 0.93。

May, 2022