研究发现，针对社交媒体文本中的混合编码文本进行专门设计的双语模型和多语模型表现最佳，而庞大生成模型则不具有竞争力。对于情感分析和辱骂语言检测等任务，这些模型在混合编码数据上的表现稍微优于非混合编码数据。

May, 2024

本文研究围绕语内码混杂问题，提出了多种合成混杂数据方法，在各种数量的标注黄金数据中，在下游情感分析任务上表现出色。最重要的是，我们的方法表明，用定量掩码替换矩阵语言句子的部分内容可以显著提高分类准确性，这激发了对码混杂现象的进一步语言学洞察。我们在各种低资源和跨语言设置中测试了数据增强方法，在极度缺乏英马拉雅语的数据集上获得了高达 7.73％的相对改进。最后，我们提出了一种语言不可知的 SCM 算法，对低资源语言非常有用。

Nov, 2022

本文提供了一个新的黄金标准情感分析语料库，用于马拉雅拉姆语 - 英语混合文本的情感分析基准，并使用有监督方法进行了分析。

May, 2020

本文描述了我们在 Sentimix 印地语 - 英语任务中提交的内容，涉及对代码混合文本进行情感分类，并表现出 F1 得分为 67.1％，证明简单的卷积和注意力可能会产生合理的结果。

Jul, 2020

介绍了关于印地语和英语以及孟加拉语和英语的混合数据情感分析的共享任务，描述了任务、数据集、评估、基线和参与者的系统。

Mar, 2018

本研究提出了一种基于多语言变形器语言模型的框架，将区分资源丰富和资源贫乏语言作为参考来逐步从资源丰富语言的样本到资源贫乏语言的样本进行训练，来解决多语言情感分析中的跨语言学习问题。实验证明，该框架能有效帮助资源贫乏语言的样本训练。

Oct, 2022

本论文提出一种自然语言处理算法，利用混合文本中的语码切换点，用基于大型预训练多语言模型的语义相似性和人工制作的积极和消极词汇集来确定语码切换文本的极性，以实现情感分析，其准确性和 F1 分数较基准模型提高了 11.2% 和 11.64%。

Oct, 2022

本论文介绍了 SentMix-3L，一个包含三种语言（孟加拉语、英语和印地语）的代码混合情感分析数据集，并通过对 SentMix-3L 的全面评估表明，采用 GPT-3.5 的零次提示能够在 SentMix-3L 上胜过所有基于变压器的模型。

Oct, 2023

本文提出了一种标注了语言和极性标签的孟加拉英语混合语料库，结合规则和监督模型，研发了自动感知分析的混合系统，以降低标注的人工工作量；同时，通过各种测量方法，对这种混合语料库的语言和情感特征进行了定量和定性的评估。

Mar, 2018

本文研究了混合编码（Hinglish 和 Bengalish）到英语的机器翻译问题，通过合成 Hinglish 到英语的平行语料库以及提出的鲁棒扰动联合训练模型（RCMT），并展示了 RCMT 在 Bengalish 到英语翻译上的零样例适应能力，通过定性和定量分析证明了 RCMT 在混合编码和鲁棒翻译方法上的优越性。

Mar, 2024