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RideKE: Leveraging Low-Resource User-Generated Twitter Content for Sentiment and Emotion Detection in Kenyan Code-Switched Dataset
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了肯尼亚的代码混合数据集，利用推特上的低资源用户生成内容进行情感和情绪检测。结果表明，XLM-R模型在情感和情绪分析中表现最佳，推动了情感识别技术的发展。
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关键要点
- 本研究分析了肯尼亚的代码混合数据集，利用推特上的低资源用户生成内容进行情感和情绪检测。
- 研究采用了四种最新的预训练模型进行情感和情绪分类。
- 结果表明，XLM-R模型在情感分析和情绪分析中表现最佳。
- 该研究对推动情感识别技术的发展具有重要影响。
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