Sociala medier är kända för sina mångkulturella och flerspråkiga interaktioner, av vilka en naturlig produkt är kodmixning. Flerspråkiga talare blandar språk de tweetar för att tala till en annan publik, uttrycka vissa känslor, eller dra till sig uppmärksamhet. I detta dokument presenteras en storskalig analys av 6 miljoner tweets producerade av 27 tusen flerspråkiga användare som talar 12 andra språk än engelska. Vi förlitar oss på denna corpus för att bygga prediktiva modeller för att dra slutsatsen icke-engelska språk som användare talar uteslutande från sina engelska tweets. Till skillnad från identifiering av modersmål, förlitar vi oss på stora mängder informella sociala medier kommunikation snarare än ESL essäer. Vi kontrasterar den prediktiva kraften i de tillstånd-av-hjärta maskininlärning modeller utbildade på lexical, syntaktic, och stilistiska signaler med neurala nätverk modeller lärt sig från ord, karaktär och byte representationer extraherade från engelska bara tweets. Vi rapporterar att innehåll, stil och syntax är det mest prediktiva av icke-engelska språk som användare talar på Twitter. Neurala nätverksmodeller har lärt sig av byte representationer av användarinnehåll i kombination med överföringslärande ger bästa prestanda. Slutligen, genom att analysera den tvärspråkiga överföringen av icke-engelska språk på olika nivåer av språklig prestanda på engelska, presenterar vi nya rön om stilistiska och syntaktiska variationer mellan talare av 12 språk i sociala medier.
REF undersökte bidraget från olika (lexiska, syntaktiska och stilistiska) signaler för att förutsäga främmande språk för icke-engelska talare baserat på deras engelska inlägg på Twitter.
Predicting Foreign Language Usage from English-Only Social Media Posts
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}