Förutsäga möjliga code-switching punkter kan hjälpa till att utveckla mer exakta metoder för automatisk bearbetning blandade språk text, såsom flerspråkiga språkmodeller för taligenkänningssystem och syntaktiska analysatorer. Vi presenterar i detta dokument undersökande resultat om att lära sig förutsäga potentiella codeswitching punkter på spanska-engelska. Vi tränade olika inlärningsalgoritmer med hjälp av en transkription av kodförändrad diskurs. För att utvärdera klassificeringarnas prestanda använde vi två olika kriterier: 1) mätprecision, recall och F-mätning av förutsägelserna mot referensen i transkriptionen, och 2) bedöma naturligheten hos artificiellt genererade kodförändrade meningar. Genomsnittliga poäng för de kodförändrade meningar som genereras av vår maskininlärning strategi var nära de poäng av dem som genereras av människor.
REF förutsäger potentiella code-switching punkter i spansk-engelska blandade data.
Learning to Predict Code-Switching Points
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}