論文の概要: Beyond Black Box AI-Generated Plagiarism Detection: From Sentence to Document Level

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08122v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 20:34:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 22:50:45.003985
• Title: Beyond Black Box AI-Generated Plagiarism Detection: From Sentence to Document Level
• Title（参考訳）: ブラックボックスaiによる盗作検出を超えて: 文単位から文書レベルへ
• Authors: Mujahid Ali Quidwai, Chunhui Li, Parijat Dube
• Abstract要約: 既存のAI生成テキスト分類器は精度が限られており、しばしば偽陽性を生成する。 自然言語処理(NLP)技術を用いた新しい手法を提案する。 与えられた質問の複数のパラフレーズ付きバージョンを生成し、それを大きな言語モデルに入力し、回答を生成する。 本研究では,コサイン類似度に基づくコントラスト的損失関数を用いて,生成文と学生の反応とをマッチングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.250876580245865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The increasing reliance on large language models (LLMs) in academic writing has led to a rise in plagiarism. Existing AI-generated text classifiers have limited accuracy and often produce false positives. We propose a novel approach using natural language processing (NLP) techniques, offering quantifiable metrics at both sentence and document levels for easier interpretation by human evaluators. Our method employs a multi-faceted approach, generating multiple paraphrased versions of a given question and inputting them into the LLM to generate answers. By using a contrastive loss function based on cosine similarity, we match generated sentences with those from the student's response. Our approach achieves up to 94% accuracy in classifying human and AI text, providing a robust and adaptable solution for plagiarism detection in academic settings. This method improves with LLM advancements, reducing the need for new model training or reconfiguration, and offers a more transparent way of evaluating and detecting AI-generated text.
• Abstract（参考訳）: 学術著作における大規模言語モデル(llm)への依存の増大は、盗作主義の高まりにつながった。 既存のai生成テキスト分類器は精度が低く、しばしば偽陽性となる。 本研究では,自然言語処理(NLP)技術を用いた新しい手法を提案する。 提案手法は多面的アプローチを用いて,与えられた質問の複数のパラフレーズ付きバージョンを生成し,LLMに入力して回答を生成する。 本研究では,コサイン類似度に基づくコントラスト的損失関数を用いて,生成文と学生の反応とをマッチングする。 我々の手法は、人間とAIのテキストの分類において最大94%の精度を達成し、学術的な環境での盗作検出のための堅牢で適応可能なソリューションを提供する。 この方法はLLMの進歩によって改善され、新しいモデルトレーニングや再構成の必要性が軽減され、AI生成したテキストを評価し検出するより透過的な方法を提供する。

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