Fugu-MT 論文翻訳(概要): Are You Robert or RoBERTa? Deceiving Online Authorship Attribution Models Using Neural Text Generators

論文の概要: Are You Robert or RoBERTa? Deceiving Online Authorship Attribution Models Using Neural Text Generators

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09813v1
Date: Fri, 18 Mar 2022 09:19:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-21 23:28:50.631274
Title: Are You Robert or RoBERTa? Deceiving Online Authorship Attribution Models Using Neural Text Generators
Title（参考訳）: ロバートかロベルタか? ニューラルテキスト生成器を用いたオンラインオーサシップ属性モデルの騙し
Authors: Keenan Jones, Jason R. C. Nurse, Shujun Li
Abstract要約: GPT-2とXLM言語モデルは、既存のオンラインユーザー投稿を使ってテキストを生成するために使用される。次に、これらAIベースのテキストジェネレータが、典型的AAモデルを欺くことができる程度に、著者スタイルを模倣できるかどうかを検討する。本稿は、著者のスタイルを模倣できるオリジナルのオンライン投稿を生成するために、強力な自然言語モデルが現在持っている能力を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9533044769534444
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recently, there has been a rise in the development of powerful pre-trained natural language models, including GPT-2, Grover, and XLM. These models have shown state-of-the-art capabilities towards a variety of different NLP tasks, including question answering, content summarisation, and text generation. Alongside this, there have been many studies focused on online authorship attribution (AA). That is, the use of models to identify the authors of online texts. Given the power of natural language models in generating convincing texts, this paper examines the degree to which these language models can generate texts capable of deceiving online AA models. Experimenting with both blog and Twitter data, we utilise GPT-2 language models to generate texts using the existing posts of online users. We then examine whether these AI-based text generators are capable of mimicking authorial style to such a degree that they can deceive typical AA models. From this, we find that current AI-based text generators are able to successfully mimic authorship, showing capabilities towards this on both datasets. Our findings, in turn, highlight the current capacity of powerful natural language models to generate original online posts capable of mimicking authorial style sufficiently to deceive popular AA methods; a key finding given the proposed role of AA in real world applications such as spam-detection and forensic investigation.
Abstract（参考訳）: 近年,gpt-2,grover,xlmなど,事前学習された強力な自然言語モデルの開発が進んでいる。これらのモデルは、質問応答、コンテンツ要約、テキスト生成など、さまざまなNLPタスクに対する最先端の機能を示している。これに加えて、オンライン著者帰属(AA)に焦点を当てた研究が数多く行われている。つまり、オンラインテキストの著者を特定するためにモデルを使用すること。本稿では, 自然言語モデルによる説得力のあるテキスト生成のパワーを考慮し, オンラインAAモデルを認識可能なテキスト生成の程度について検討する。ブログデータとTwitterデータの両方を用いて、GPT-2言語モデルを用いて、既存のオンラインユーザー投稿を用いてテキストを生成する。次に、これらAIベースのテキストジェネレータが、典型的AAモデルを欺くことができる程度に、著者スタイルを模倣できるかどうかを検討する。そこから、現在のAIベースのテキストジェネレータは、著者の模倣を成功させることができ、両方のデータセットでこれを実現する能力を示す。本研究は,AA手法を騙すのに十分な著者スタイルを模倣できるオリジナルのオンライン投稿を生成するために,強力な自然言語モデルの現在能力を強調し,スパム検出や法医学的調査などの実世界の応用において,AAの役割が提案されていることを示唆する重要な発見である。

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