I denna studie presenteras utvecklingen och utvärderingen av mönstermatchande förfiningar (PMR) till detektion av automatisk kopplingspunkt (CSP). Med alla PMR visade utvärderingen en noggrannhet på 94,51 %. Detta är en förbättring till rapporterade noggrannhetsfrekvenser av ordboksbaserade tillvägagångssätt, som är i intervallet 75,22%-76,26% (Yeong och Tan, 2010). I våra experiment användes en 100-sentens Tagalog-Engelsk corpus som testbädd. Analyser visade att den ordboksbaserade metoden med del-av-tal kontroll gav en noggrannhet på endast 79,76%, och två anmärkningsvärda språkliga fenomen, (1) intra-word code-switching och (2) vanliga ord, visade sig ha orsakat den låga noggrannheten. De framtagna PMR:erna, nämligen: 1) vanligt ord uteslutning, 2) vanligt ordidentifiering, och 3) vanligt n-gram beskärning adress detta och visade förbättrad noggrannhet. Arbetet kan utökas med hjälp av ljudfiler och maskininlärning med större språkresurser.
REF fokuserade på att upptäcka kodbytespunkter och noterade att kodbyte inom ord har orsakat svårigheter för ett lexikonbaserat tillvägagångssätt.
Pattern Matching Refinements to Dictionary-Based Code-Switching Point Detection
{'venue': 'PACLIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}