論文の概要: Evaluating the Efficacy of Hybrid Deep Learning Models in Distinguishing
AI-Generated Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15565v3
- Date: Sat, 13 Jan 2024 15:09:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 21:16:48.303967
- Title: Evaluating the Efficacy of Hybrid Deep Learning Models in Distinguishing
AI-Generated Text
- Title(参考訳): AI生成テキストの識別におけるハイブリッドディープラーニングモデルの有効性の評価
- Authors: Abiodun Finbarrs Oketunji
- Abstract要約: 私の研究は、AI生成テキストと人間の文章を正確に区別するために、最先端のハイブリッドディープラーニングモデルを使用することを調査します。
さまざまなソースからAIと人文からなる慎重に選択されたデータセットを利用し、それぞれに指示をタグ付けして、堅牢な方法論を適用しました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: My research investigates the use of cutting-edge hybrid deep learning models
to accurately differentiate between AI-generated text and human writing. I
applied a robust methodology, utilising a carefully selected dataset comprising
AI and human texts from various sources, each tagged with instructions.
Advanced natural language processing techniques facilitated the analysis of
textual features. Combining sophisticated neural networks, the custom model
enabled it to detect nuanced differences between AI and human content.
- Abstract(参考訳): 私の研究は、AI生成テキストと人間の文章を正確に区別するために、最先端のハイブリッドディープラーニングモデルを使用することを調査します。
さまざまなソースからAIと人文からなる慎重に選択されたデータセットを利用し、それぞれに指示をタグ付けして、堅牢な方法論を適用しました。
高度な自然言語処理技術は、テキストの特徴の分析を容易にする。
高度なニューラルネットワークを組み合わせることで、aiと人間のコンテンツのニュアンスの違いを検出することができる。
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