論文の概要: Deciphering the Code: Distinguishing ChatGPT-Generated Code from Human-authored Code through Discriminative Feature Analysis and Dataset Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14397v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 03:15:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 15:04:24.037003
• Title: Deciphering the Code: Distinguishing ChatGPT-Generated Code from Human-authored Code through Discriminative Feature Analysis and Dataset Optimization
• Title（参考訳）: コードの解読:識別的特徴分析とデータセット最適化によるChatGPT生成コードからの識別
• Authors: Li Ke, Hong Sheng, Fu Cai, Zhang Yunhe and LiuMing
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPTが生成するコードと,人間が作成したコードとを区別することを目的とする。 時間的・空間的セグメンテーションを用いたデータセット浄化手法を考案し,データセットの変形を緩和する。 データリソースをさらに強化するために、我々は、ChatGPT生成コードの1万行からなる広範囲なデータセットを生成する"コード変換"、"機能変換"、"機能カスタマイズ"技術を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9398911304923447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ubiquitous adoption of Large Language Generation Models (LLMs) in programming has underscored the importance of differentiating between human-written code and code generated by intelligent models. This paper specifically aims to distinguish code generated by ChatGPT from that authored by humans. Our investigation reveals disparities in programming style, technical level, and readability between these two sources. Consequently, we develop a discriminative feature set for differentiation and evaluate its efficacy through ablation experiments. Additionally, we devise a dataset cleansing technique, which employs temporal and spatial segmentation, to mitigate the dearth of datasets and to secure high-caliber, uncontaminated datasets. To further enrich data resources, we employ "code transformation," "feature transformation," and "feature customization" techniques, generating an extensive dataset comprising 10,000 lines of ChatGPT-generated code. The salient contributions of our research include: proposing a discriminative feature set yielding high accuracy in differentiating ChatGPT-generated code from human-authored code in binary classification tasks; devising methods for generating extensive ChatGPT-generated codes; and introducing a dataset cleansing strategy that extracts immaculate, high-grade code datasets from open-source repositories, thus achieving exceptional accuracy in code authorship attribution tasks.
• Abstract（参考訳）: プログラミングにおける大規模言語生成モデル(llm)のユビキタスな採用は、人間の書いたコードとインテリジェントなモデルによって生成されたコードの区別の重要性を強調している。 本稿では,ChatGPTが生成するコードと,人間が作成したコードとを区別することを目的とする。 この2つのソース間のプログラミングスタイル,技術レベル,可読性の違いを明らかにする。 その結果,分化のための識別的特徴セットを開発し,その効果をアブレーション実験により評価する。 さらに,時間的および空間的セグメンテーションを用いたデータセットクリーニング手法を考案し,データセットの重大さを軽減し,高度かつ汚染されていないデータセットを確保する。 データリソースをさらに充実させるためには、"コードトランスフォーメーション"、"機能トランスフォーメーション"、"機能カスタマイズ"技術を採用し、10,000行のchatgpt生成コードからなる広範なデータセットを生成します。 本研究の有意義な貢献は、二分分類タスクにおいて、人間が許可したコードとチャットgpt生成コードを区別する精度の高い識別機能セットの提案、広範なチャットgpt生成コードを生成する方法の考案、オープンソースリポジトリから未完成で高品質なコードデータセットを抽出するためのデータセットクリーン化戦略の導入、コードオーサシップアトリビューションタスクにおける例外的な精度の向上などである。

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