論文の概要: Spot the Bot: Distinguishing Human-Written and Bot-Generated Texts Using
Clustering and Information Theory Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11441v1
- Date: Sun, 19 Nov 2023 22:29:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 20:17:51.776287
- Title: Spot the Bot: Distinguishing Human-Written and Bot-Generated Texts Using
Clustering and Information Theory Techniques
- Title（参考訳）: spot the bot:クラスタリングと情報理論技術を用いた人文とボットによるテキストの識別
- Authors: Vasilii Gromov and Quynh Nhu Dang
- Abstract要約: 教師なし学習手法に基づくボット識別アルゴリズムを提案する。
文学作品がより複雑であるのに対して、生成されたテキストはよりカオス的である傾向にある。
また、人間のテキストのクラスタリングは、ボット生成テキストのよりコンパクトでより分離されたクラスタと比較してファジエクラスタをもたらすことを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the development of generative models like GPT-3, it is increasingly more
challenging to differentiate generated texts from human-written ones. There is
a large number of studies that have demonstrated good results in bot
identification. However, the majority of such works depend on supervised
learning methods that require labelled data and/or prior knowledge about the
bot-model architecture. In this work, we propose a bot identification algorithm
that is based on unsupervised learning techniques and does not depend on a
large amount of labelled data. By combining findings in semantic analysis by
clustering (crisp and fuzzy) and information techniques, we construct a robust
model that detects a generated text for different types of bot. We find that
the generated texts tend to be more chaotic while literary works are more
complex. We also demonstrate that the clustering of human texts results in
fuzzier clusters in comparison to the more compact and well-separated clusters
of bot-generated texts.
- Abstract（参考訳）: GPT-3のような生成モデルの開発により、生成したテキストと人間が書いたテキストを区別することがますます困難になっている。
ボット識別に優れた結果を示した研究は数多く存在する。
しかし、これらの研究の大部分は、ラベル付きデータやボットモデルアーキテクチャに関する事前知識を必要とする教師あり学習手法に依存している。
本研究では,教師なし学習手法に基づいて,大量のラベル付きデータに依存しないボット識別アルゴリズムを提案する。
クラスタリング (crisp と fuzzy) による意味解析の知見と情報技術を組み合わせることで,さまざまな種類のボットに対して生成されたテキストを検出する頑健なモデルを構築する。
生成したテキストはよりカオス的になりがちだが、文学作品はより複雑である。
また、人間のテキストのクラスタリングは、ボット生成テキストのよりコンパクトでより分離されたクラスタと比較してファジエクラスタをもたらすことを示した。
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