論文の概要: Differentiate ChatGPT-generated and Human-written Medical Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11567v1
- Date: Sun, 23 Apr 2023 07:38:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 17:43:20.078131
- Title: Differentiate ChatGPT-generated and Human-written Medical Texts
- Title（参考訳）: ChatGPTと人文テキストの相違
- Authors: Wenxiong Liao, Zhengliang Liu, Haixing Dai, Shaochen Xu, Zihao Wu,
Yiyang Zhang, Xiaoke Huang, Dajiang Zhu, Hongmin Cai, Tianming Liu, Xiang Li
- Abstract要約: この研究は、医学における責任と倫理的AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)に関する最初の研究である。
本稿では,ChatGPTによる人的専門家による医療用テキストの差異の分析に焦点をあてる。
次のステップでは、これらの2種類の内容の言語的特徴を分析し、語彙、部分音声、依存性、感情、難易度などの違いを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.53416950968806
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Background: Large language models such as ChatGPT are capable of generating
grammatically perfect and human-like text content, and a large number of
ChatGPT-generated texts have appeared on the Internet. However, medical texts
such as clinical notes and diagnoses require rigorous validation, and erroneous
medical content generated by ChatGPT could potentially lead to disinformation
that poses significant harm to healthcare and the general public.
Objective: This research is among the first studies on responsible and
ethical AIGC (Artificial Intelligence Generated Content) in medicine. We focus
on analyzing the differences between medical texts written by human experts and
generated by ChatGPT, and designing machine learning workflows to effectively
detect and differentiate medical texts generated by ChatGPT.
Methods: We first construct a suite of datasets containing medical texts
written by human experts and generated by ChatGPT. In the next step, we analyze
the linguistic features of these two types of content and uncover differences
in vocabulary, part-of-speech, dependency, sentiment, perplexity, etc. Finally,
we design and implement machine learning methods to detect medical text
generated by ChatGPT.
Results: Medical texts written by humans are more concrete, more diverse, and
typically contain more useful information, while medical texts generated by
ChatGPT pay more attention to fluency and logic, and usually express general
terminologies rather than effective information specific to the context of the
problem. A BERT-based model can effectively detect medical texts generated by
ChatGPT, and the F1 exceeds 95%.
- Abstract（参考訳）: 背景: ChatGPTのような大規模言語モデルは文法的に完璧で人間らしいテキストコンテンツを生成でき、インターネット上には多数のChatGPT生成テキストが出現している。
しかし、臨床ノートや診断などの医療用テキストは厳密な検証を必要とし、ChatGPTが生成した誤った医療内容は、医療や一般大衆に重大な害を与える偽情報をもたらす可能性がある。
目的:本研究は医学における責任と倫理的AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)に関する最初の研究である。
本稿では,ChatGPTが生成した医療用テキストの違いを分析し,ChatGPTが生成した医療用テキストを効果的に検出・識別するための機械学習ワークフローを設計する。
方法: まず,ChatGPTで作成した人手による医療用テキストを含むデータセット群を構築した。
次のステップでは、これらの2種類の内容の言語的特徴を分析し、語彙、部分音声、依存性、感情、難易度などの違いを明らかにする。
最後に,ChatGPTが生成する医療テキストを検出する機械学習手法の設計と実装を行う。
結果: 人によって書かれた医療用テキストはより具体的で多様であり、典型的にはより有用な情報を含んでいるが、一方でChatGPTによって生成された医療用テキストは、流布や論理に注意を払っており、通常は問題の文脈に特有の効果的な情報ではなく、一般的な用語を表現している。
BERTベースのモデルは、ChatGPTによって生成された医療用テキストを効果的に検出でき、F1は95%を超える。
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