情感分析模型在处理网络语言和俚语时确实面临挑战，因为这些语言形式往往非正式、变化快速，并且可能包含大量的地方性表达。以下是一些提高模型鲁棒性的策略：

1. **扩充训练数据集**：
   - 包含更多的网络语言和俚语样本，确保模型能够学习到这些特殊的语言表达。

2. **持续学习**：
   - 实现一个能够持续从新数据中学习的系统，以适应语言的快速变化。

3. **上下文信息**：
   - 利用上下文信息来更好地理解网络语言和俚语的含义。

4. **多模态学习**：
   - 结合文本、图像、音频等多模态数据，提高模型对非正式语言的理解。

5. **使用子词模型**：
   - 使用子词（subword）模型，如Byte Pair Encoding (BPE)，来处理词汇的变体和俚语。

6. **语言模型预训练**：
   - 使用大型语言模型进行预训练，这些模型已经在广泛的文本上训练过，对网络语言和俚语有较好的理解。

7. **专业词典和知识库**：
   - 整合专业词典和知识库，包括网络用语和俚语的数据库，以增强模型的词汇理解能力。

8. **社区参与**：
   - 鼓励社区参与，收集和标注网络语言和俚语的数据。

9. **对抗性训练**：
   - 使用对抗性训练来提高模型对网络语言和俚语的鲁棒性。

10. **模型融合**：
    - 结合多个模型的输出，以提高整体的鲁棒性和准确性。

11. **人工审核和反馈**：
    - 引入人工审核机制，对模型的预测结果进行反馈，不断调整模型。

12. **跨语言学习**：
    - 如果网络语言和俚语在多种语言中都有出现，可以采用跨语言学习的方法。

13. **情感词典更新**：
    - 定期更新情感词典，包括新的网络用语和俚语的情感色彩。

14. **社交媒体分析**：
    - 利用社交媒体数据来训练模型，因为这些平台上的语言表达往往更加非正式和新颖。

15. **用户适应性**：
    - 允许用户自定义词汇表，使模型能够适应个人的语言表达习惯。

16. **细粒度情感分析**：
    - 实现细粒度情感分析，区分不同的情感状态，如愤怒、喜悦、悲伤等。

17. **伦理和文化敏感性**：
    - 确保模型对不同文化和社区的表达方式保持敏感和尊重。

通过这些方法，情感分析模型可以更好地适应网络语言和俚语的复杂性，提高其在这些领域的鲁棒性和准确性。