本研究探讨了尼日利亚低资源语言（豪萨语、约鲁巴语和伊博语）在计算语言学中的资源不足问题。尽管相关文献增多，只有约25.1%的研究提供了新资源，强调了生成新资源的必要性。

本文介绍了针对尼日利亚四种主要语言的情感数据集及其标注方法，评估了预训练模型和迁移策略，以改善低资源语言的情感分析。研究表明，简单模型在低资源环境下表现最佳，并提出了有效的恶意言论检测框架，以促进在线环境的安全与包容。