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AAAI跨多种非洲语言的情感分析：当前基准
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
PDF9 months ago
SemEval-2023 任务 12 中的 UIO：低资源语言情感分类的多语言微调
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。
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ACL基于系统发育适配器的 SemEval-2023 任务 12 情感分析
GMU 使用预训练的 AfroXLMR 模型，在 SemEval-2023 分享任务 AfriSenti-SemEval 中，通过使用适配器调优和数据增强，成功在多个任务中取得最好的成绩。在所有 15 个任务中，我们的系统排名第五。
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SemEval-2023 任务 12：非洲语言情感分析（AfriSenti-SemEval）
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。
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Masakhane-Afrisenti 在 SemEval-2023 任务 12 中：使用面向非洲中心的语言模型和适配器进行低资源非洲语言情感分析
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
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