La globalización y el multilingüismo contribuyen a la alternancia de códigos, fenómeno en el que los hablantes producen enunciados que contienen palabras o expresiones de una segunda lengua. El procesamiento de frases con cambio de código es un reto importante para los sistemas inteligentes multilingües. Este estudio propone un enfoque de modelado lingüístico al problema del procesamiento de frases con cambio de código, dividiendo el problema en dos subtareas: la detección de frases con cambio de código y la identificación de palabras con cambio de código en las frases. Una frase con cambio de código se detecta en función de si contiene palabras o frases de otra lengua. Una vez identificadas las frases con cambio de código, se identifican las posiciones de las palabras con cambio de código en las frases. Los resultados experimentales muestran que el método de modelización lingüística obtuvo una medida F de 80,43
y una precisión del 79,01 en la detección de frases con código mandarín-taiwanés. En cuanto a la identificación de palabras codificadas, los modelos basados en palabras y en POS obtuvieron, respectivamente, unas medidas F de 41,09
y 53,08%.
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