論文の概要: Contrasting Linguistic Patterns in Human and LLM-Generated Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09067v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 15:54:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 16:04:46.163605
• Title: Contrasting Linguistic Patterns in Human and LLM-Generated Text
• Title（参考訳）: ヒトおよびllm生成テキストにおける言語パターンの対比
• Authors: Alberto Mu\~noz-Ortiz and Carlos G\'omez-Rodr\'iguez and David Vilares
• Abstract要約: 我々は、人書きの英語ニューステキストとAI生成テキストを対比した定量的分析を行う。 結果は、人間とAIが生成したテキストの様々な測定可能な相違を明らかにした。 人間の文章は、AIが生成したテキストよりも、より散在した文の長さの分布、依存関係と構成型の明確な使用、より短い構成成分、より攻撃的な感情(嫌悪感、嫌悪感)を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.466159270333272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We conduct a quantitative analysis contrasting human-written English news text with comparable large language model (LLM) output from 4 LLMs from the LLaMa family. Our analysis spans several measurable linguistic dimensions, including morphological, syntactic, psychometric and sociolinguistic aspects. The results reveal various measurable differences between human and AI-generated texts. Among others, human texts exhibit more scattered sentence length distributions, a distinct use of dependency and constituent types, shorter constituents, and more aggressive emotions (fear, disgust) than LLM-generated texts. LLM outputs use more numbers, symbols and auxiliaries (suggesting objective language) than human texts, as well as more pronouns. The sexist bias prevalent in human text is also expressed by LLMs.
• Abstract（参考訳）: LLaMa ファミリーの 4 つの LLM から出力される大きな言語モデル (LLM) に匹敵する人文英語のニューステキストに対して定量的解析を行う。 我々の分析は、形態学、統語学、心理学、社会言語学の側面を含む、いくつかの測定可能な言語次元にまたがる。 その結果、人間とAIが生成するテキストの様々な測定可能な違いが明らかになった。 例えば、人間の文章は、LLM生成テキストよりも、より散在した文の長さ分布、依存と構成型の明確な使用、短い構成成分、より攻撃的な感情(嫌悪感、嫌悪感)を示す。 LLMの出力は、人文よりも数字、記号、補助語(目的語を推奨する)が多用され、代名詞も多用される。 ヒトのテキストで広く見られる性差別バイアスもLDMによって表される。

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