本研究提出了SentiXRL框架，旨在解决多语言和复杂文本环境中的细粒度情感分类问题。该框架通过情感检索增强模块和自循环分析机制，提高了分类准确性，并在多个标准数据集上表现优越，特别是在CPED和CH-SIMS数据集上。

SentiXRL: An Advanced Large Language Model Framework for Multilingual Fine-Grained Emotion Classification in Complex Text Environments
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