多语言与代码混合挑战
Posted: Sun May 18, 2025 10:38 am
第十一段：WhatsApp 数据分析中的挑战与解决方案
数据质量问题
WhatsApp 数据存在大量噪声，如错别字、口语化表达、表情符号和非文本内容，给数据清洗带来困难，影响分析准确性。
用户在同一聊天中经常使用多种语言甚至混合语言（code-switching），这使得传 尼日利亚 WhatsApp 电话号码列表 统的单语情绪分析和文本处理算法效果受限。
隐私与合规风险
收集和处理 WhatsApp 数据时，必须严格遵守数据保护法规，避免未经授权的数据访问和滥用，保护用户隐私是首要任务。
技术解决方案
通过采用深度学习模型、多语言预训练模型（如 multilingual BERT），以及差分隐私和联邦学习等技术，可以有效缓解上述挑战，提高数据分析效果和合规性。
数据质量问题
WhatsApp 数据存在大量噪声，如错别字、口语化表达、表情符号和非文本内容，给数据清洗带来困难，影响分析准确性。
用户在同一聊天中经常使用多种语言甚至混合语言（code-switching），这使得传 尼日利亚 WhatsApp 电话号码列表 统的单语情绪分析和文本处理算法效果受限。
隐私与合规风险
收集和处理 WhatsApp 数据时，必须严格遵守数据保护法规，避免未经授权的数据访问和滥用，保护用户隐私是首要任务。
技术解决方案
通过采用深度学习模型、多语言预训练模型（如 multilingual BERT），以及差分隐私和联邦学习等技术，可以有效缓解上述挑战，提高数据分析效果和合规性。