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本文提出了一种混合方法，用于检测英语和豪萨语中的在线极化现象。在英语中使用DeBERTa，在豪萨语及细粒度子任务中使用AfroXLMR-Social，并结合LoRA和数据增强以应对计算和数据限制。
本文介绍了用于SemEval-2026任务9（多语言极化检测）的系统，使用RoBERTa处理英语、AfroXLMR处理斯瓦希里语，采用类别加权损失和阈值调优，在二元和多标签子任务上取得了有竞争力的F1分数。