論文の概要: Findings of the The RuATD Shared Task 2022 on Artificial Text Detection in Russian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01583v1
• Date: Fri, 3 Jun 2022 14:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-06 18:57:16.814855
• Title: Findings of the The RuATD Shared Task 2022 on Artificial Text Detection in Russian
• Title（参考訳）: ロシアにおける人工テキスト検出におけるRuATD共有タスク2022の発見
• Authors: Tatiana Shamardina, Vladislav Mikhailov, Daniil Chernianskii, Alena Fenogenova, Marat Saidov, Anastasiya Valeeva, Tatiana Shavrina, Ivan Smurov, Elena Tutubalina, Ekaterina Artemova
• Abstract要約: 2022年に行われた対話評価イニシアチブの一環として組織されたロシア語における人工テキスト検出の共有タスクについて紹介する。 このデータセットには14のテキストジェネレータ、すなわち1人の人間ライターと13のテキスト生成モデルからのテキストが含まれている。 人書きのテキストは、複数のドメインにわたる公開リソースから収集される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9244605050142995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the shared task on artificial text detection in Russian, which is organized as a part of the Dialogue Evaluation initiative, held in 2022. The shared task dataset includes texts from 14 text generators, i.e., one human writer and 13 text generative models fine-tuned for one or more of the following generation tasks: machine translation, paraphrase generation, text summarization, text simplification. We also consider back-translation and zero-shot generation approaches. The human-written texts are collected from publicly available resources across multiple domains. The shared task consists of two sub-tasks: (i) to determine if a given text is automatically generated or written by a human; (ii) to identify the author of a given text. The first task is framed as a binary classification problem. The second task is a multi-class classification problem. We provide count-based and BERT-based baselines, along with the human evaluation on the first sub-task. A total of 30 and 8 systems have been submitted to the binary and multi-class sub-tasks, correspondingly. Most teams outperform the baselines by a wide margin. We publicly release our codebase, human evaluation results, and other materials in our GitHub repository (https://github.com/dialogue-evaluation/RuATD).
• Abstract（参考訳）: 2022年に行われた対話評価イニシアチブの一環として組織されたロシア語における人工テキスト検出の共有タスクについて述べる。 共有タスクデータセットは、14のテキストジェネレータ、すなわち、機械翻訳、パラフレーズ生成、テキスト要約、テキスト単純化の1つ以上のタスクに対して微調整された1つの人間ライターと13のテキスト生成モデルからのテキストを含む。 バックトランスレーションとゼロショット生成のアプローチも検討する。 人書きテキストは、複数のドメインにわたる公開リソースから収集される。 共有タスクは2つのサブタスクで構成される。 (i) あるテキストが自動生成されているか、又は人間が書いたものであるかを決定すること。 (ii)所定のテキストの著者を特定すること。 最初のタスクはバイナリ分類問題としてフレーム化される。 第2のタスクは、マルチクラス分類問題である。 カウントベースおよびBERTベースのベースラインと,第1サブタスクに対する人間による評価を提供する。 合計30と8のシステムがバイナリとマルチクラスのサブタスクに送信され、対応する。 ほとんどのチームは、ベースラインを大きく上回っている。 GitHubリポジトリ(https://github.com/dialogue-evaluation/RuATD)にコードベース、人間評価結果、その他の資料を公開しています。

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