論文の概要: Paraphrase Identification with Deep Learning: A Review of Datasets and Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06933v3
• Date: Tue, 08 Oct 2024 03:29:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:29:30.262262
• Title: Paraphrase Identification with Deep Learning: A Review of Datasets and Methods
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたパラフレーズ識別:データセットと手法のレビュー
• Authors: Chao Zhou, Cheng Qiu, Lizhen Liang, Daniel E. Acuna,
• Abstract要約: 一般的なデータセットにおける特定のパラフレーズ型の表現不足が,盗作を検知する能力にどのように影響するかを検討する。 パラフレーズのための新しいタイポロジーを導入し、検証する。 我々は、AIに基づくパラフレーズ検出を強化するために、将来の研究とデータセット開発のための新しい方向を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4325734372991794
• License:
• Abstract: The rapid progress of Natural Language Processing (NLP) technologies has led to the widespread availability and effectiveness of text generation tools such as ChatGPT and Claude. While highly useful, these technologies also pose significant risks to the credibility of various media forms if they are employed for paraphrased plagiarism -- one of the most subtle forms of content misuse in scientific literature and general text media. Although automated methods for paraphrase identification have been developed, detecting this type of plagiarism remains challenging due to the inconsistent nature of the datasets used to train these methods. In this article, we examine traditional and contemporary approaches to paraphrase identification, investigating how the under-representation of certain paraphrase types in popular datasets, including those used to train Large Language Models (LLMs), affects the ability to detect plagiarism. We introduce and validate a new refined typology for paraphrases (ReParaphrased, REfined PARAPHRASE typology definitions) to better understand the disparities in paraphrase type representation. Lastly, we propose new directions for future research and dataset development to enhance AI-based paraphrase detection.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)技術の急速な進歩により、ChatGPTやClaudeといったテキスト生成ツールが広く利用できるようになった。 非常に有用であるが、これらの技術は、科学文献や一般的なテキストメディアにおいて最も微妙な内容の誤用の1つであるパラフラスド・プラギアリズム(英語版)に使用される場合、様々なメディア形式の信頼性に重大なリスクをもたらす。 パラフレーズ同定のための自動手法が開発されているが、これらの手法を訓練するために使用されるデータセットの不整合性のため、この種のプラギアリズムを検出することは依然として困難である。 本稿では,言語モデル (LLM) の訓練に使用されるものを含む,一般的なデータセットにおいて,特定の言い換え型を下記表現する手法が,盗作行為を検出する能力にどのように影響するかを,従来の言い換え型同定のアプローチと現代的アプローチについて検討する。 パラフレーズ型表現の相違をよりよく理解するために, パラフレーズ型表現(ReParaphrased, Refined PARAPHRASE typology definitions)の新しい改良型タイポロジーを導入, 検証した。 最後に、AIに基づくパラフレーズ検出を強化するために、将来の研究とデータセット開発のための新しい方向性を提案する。

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