自然语言处理如何处理语言中的歧义?

自然语言处理如何处理语言中的歧义?

代码切换,即说话者在句子或对话中的语言之间切换,对NLP模型提出了独特的挑战。例如,在 “我需要comprar un regalo” 中,从英语到西班牙语的切换要求模型无缝地识别和处理多种语言。

NLP通过使用mBERT和xlm-r等多语言预训练模型来处理代码切换,这些模型学习多种语言的共享表示。这些模型利用跨语言嵌入来调整跨语言的词汇和语法,使它们能够有效地处理混合语言输入。对代码交换数据集的微调进一步提高了性能。

挑战包括缺乏大型的,带注释的代码交换数据集以及语言对和结构的多样性。子词标记化有助于减轻词汇不匹配,因为它可以使用共享的子词单元表示来自不同语言的单词。虽然已经取得了进展,但由于其动态和上下文相关的性质,处理代码转换仍然是一项复杂的任务。

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