لا يزال التبديل (CS)، ظاهرة في كل مكان بسبب سهولة الاتصالات التي تقدمها في المجتمعات متعددة اللغات لا تزال مشكلة متفائلة في معالجة اللغة. الأسباب الرئيسية وراء ذلك هي: (1) الحد الأدنى من الجهود في الاستفادة من نماذج متعددة اللغات متعددة اللغات الكبير
ة، و (2) عدم وجود بيانات مشروح. حالة التمييز بين الأداء المنخفض للنماذج متعددة اللغات في CS هي خلط اللغات داخل الجملة التي تؤدي إلى تبديل النقاط. نقوم أولا بقياس مهام وضع العلامات على التسلسل - POS و NER على 4 أزواج لغة مختلفة مع مجموعة من النماذج المحددة مسبقا لتحديد المشكلات وتحديد أفضل نموذج أداء شار Bert فيما بينها (معالجة (1)). ثم نقترح طريقة تدريب ذاتية لإعادة توجيه النماذج المحددة مسبقا باستخدام تحيز نقطة التبديل عن طريق الاستفادة من البيانات غير الموحدة (معالجة (2)). نوضح أخيرا أن نهجنا ينفذ جيدا على كلا المهام عن طريق تقليل الفجوة بين أداء نقطة التبديل مع الاحتفاظ بالأداء العام على أزواج لغتين متميزة في كلتا المهامتين. نحن نخطط لإطلاق سراح نماذجنا والرمز لجميع تجاربنا.
