論文の概要: A Ship of Theseus: Curious Cases of Paraphrasing in LLM-Generated Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08374v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 23:14:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 20:46:33.548009
• Title: A Ship of Theseus: Curious Cases of Paraphrasing in LLM-Generated Texts
• Title（参考訳）: テセウスの船:LLMテキストにおける言い回しの例
• Authors: Nafis Irtiza Tripto, Saranya Venkatraman, Dominik Macko, Robert Moro, Ivan Srba, Adaku Uchendu, Thai Le, Dongwon Lee,
• Abstract要約: 私たちの研究は、興味深い疑問を浮き彫りにしている: テキストは、多くのパラフレーズを実行したときに、オリジナルの著者を保っているか? 計算手法を用いることで,テキスト分類モデルにおける性能低下が,各パラフレーズが原作者のスタイルから逸脱する程度と密接に関連していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.430810978707173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the realm of text manipulation and linguistic transformation, the question of authorship has been a subject of fascination and philosophical inquiry. Much like the Ship of Theseus paradox, which ponders whether a ship remains the same when each of its original planks is replaced, our research delves into an intriguing question: Does a text retain its original authorship when it undergoes numerous paraphrasing iterations? Specifically, since Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in both the generation of original content and the modification of human-authored texts, a pivotal question emerges concerning the determination of authorship in instances where LLMs or similar paraphrasing tools are employed to rephrase the text--i.e., whether authorship should be attributed to the original human author or the AI-powered tool. Therefore, we embark on a philosophical voyage through the seas of language and authorship to unravel this intricate puzzle. Using a computational approach, we discover that the diminishing performance in text classification models, with each successive paraphrasing iteration, is closely associated with the extent of deviation from the original author's style, thus provoking a reconsideration of the current notion of authorship.
• Abstract（参考訳）: テキスト操作と言語変換の領域では、著者の疑問は興味深く、哲学的な探求の対象となっている。 テセウスのパラドックスの船のように、船が元の板を交換した時に同じままであるかどうかを考えると、我々の研究は興味深い疑問に突き当たっている。 特に、Large Language Models (LLMs) は、オリジナルコンテンツの生成と人間によるテキストの修正の両方において、顕著な熟練性を示しているため、LLMや類似のパラフレーズツールがテキストの言い換えに使用される場合において、著者の決定に関して重要な疑問が浮かび上がっている。 そこで我々は、この複雑なパズルを解き明かすために、言語と著者の海を哲学的に旅する。 計算手法を用いて,テキスト分類モデルにおいて,逐次的なパラフレーズ反復による性能低下は,原作者のスタイルから逸脱する程度と密接に関連していることが明らかとなり,著者の現在の概念の再考がもたらされる。

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