语码转换中的“谁”：基于性格画像预测埃及阿拉伯语-英语语码转换水平的案例研究

语码转换（CS）是多语者表现出的一种常见语言现象，他们倾向于在单次对话中交替使用不同语言。CS 是一种复杂现象，不仅包含语言层面的挑战，其在不同说话者之间动态行为方面也极具复杂性。鉴于引发 CS 的因素因国家而异，也因人而异，CS 被发现是一种依赖于说话者的行为，其中外语嵌入的频率在不同说话者间存在差异。尽管若干研究者已从语言学角度探讨预测 CS 行为，但从社会学和心理学视角预测用户 CS 行为的研究仍然匮乏。我们提供了一项实证用户研究，考察用户 CS 水平与性格特质之间的相关性。我们对双语者进行访谈，收集其画像信息，包括人口统计学特征、人格特质和旅行经历。随后我们使用机器学习（ML）基于其画像预测用户的 CS 水平，并识别出建模过程中的主要影响因素。我们同时实验了分类与回归任务。我们的结果表明，CS 行为受到说话者关系、旅行经历以及神经质和外向性人格特质的影响。