本文探讨了多语言情感分析的有效性，比较了小型多语言模型与大型通用模型在零样本和少样本设置中的表现。研究表明，递归神经网络和预训练的BERT模型能提高情感分类的准确性。此外，提出了一种新的多语言情感分析框架，经过测试，尤其在金融情感分析中，基于检索增强的模型显著提升了准确性。