NLP 通过结合多语言模型、专门的分词策略和语言感知处理来处理代码切换（在单个文本或对话中混合使用多种语言）。 像 mBERT（多语言 BERT）或 XLM-Roberta 这样的现代多语言模型在来自多种语言的数据上进行预训练，使它们能够识别跨语言的单词之间的共享模式和关系。 例如，像“I need ayuda with this task”（英语-西班牙语）这样的句子可以被这些模型处理，因为它们将像“ayuda”这样的词映射到跨语言捕获含义的嵌入。 然而，分词仍然是一个挑战：具有不同脚本或单词结构的语言（例如，英语与普通话）需要像 Byte-Pair Encoding (BPE) 这样的子词方法来将文本拆分为跨语言工作的单元。 如果没有这个，来自不同语言的单词可能会被错误地表示。
第二个关键方法涉及显式语言识别和上下文感知建模。 像 langid.py 这样的工具或集成的模型层可以标记代码切换文本中的语言边界（例如，将“Hola, how are you?”标记为 [西班牙语，英语]）。 然后，像 LSTM 或 transformer 这样的序列模型使用这些标签来调整它们的处理。 例如，模型可能会对“Hola”应用西班牙语语法规则，并切换到英语规则来处理其余部分。 专门为代码切换设计的数据集，例如 SEAME（英语-普通话）或 Hinglish（印地语-英语）在这里至关重要。 这些数据集训练模型来识别频繁的代码切换模式，例如将一种语言的动词与另一种语言的名词混合使用（例如，印地语-英语中的“I ate roti”）。
开发人员可以使用 Hugging Face Transformers 等框架来实现这些技术，这些框架提供预训练的多语言模型和分词器。 在代码切换数据上微调这些模型可以提高性能，但挑战依然存在。 例如，具有有限并行数据的语言（例如，斯瓦希里语-法语混合）可能需要结合单独语言模型的混合架构。 此外，处理词内代码切换（例如，来自印地语“chat”+英语“-ing”的“chating”）需要自适应分词。 通过利用现有工具、目标数据集和模块化架构，开发人员可以构建能够应对现实世界应用中多语言交互复杂性的系统。