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（英文版）

英文标题：Masakhane-Afrisenti at SemEval-2023 Task 12: Sentiment Analysis using Afro-centric Language Models and Adapters for Low-resource African Languages中文摘要：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。英文摘要：AfriSenti-SemEval Shared Task 12 of SemEval-2023. The task aims to performmonolingual sentiment classification (sub-task A) for 12 African languages,multilingual sentime