SemEval-2023 任务 12：通过多语言预训练语言模型微调实现低资源语言文本分类（英文版）

英文标题：DN at SemEval-2023 Task 12: Low-Resource Language Text Classification via Multilingual Pretrained Language Model Fine-tuning中文摘要：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。英文摘要：In recent years, sentiment analysis has gained significant importance innatural language processing. However, most existing models and datasets forsentiment analysis are developed for high-resource