論文の概要: Classification of Human- and AI-Generated Texts for English, French, German, and Spanish

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04882v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 07:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 15:46:36.539476
• Title: Classification of Human- and AI-Generated Texts for English, French, German, and Spanish
• Title（参考訳）: 英語・フランス語・ドイツ語・スペイン語における人文・AI文の分類
• Authors: Kristina Schaaff, Tim Schlippe, Lorenz Mindner
• Abstract要約: 我々は、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語の人文およびAI生成テキストを分類する機能を分析する。 AI生成テキストの検出には,提案するすべての機能の組み合わせが最適である。 AIで表現されたテキストを検出するために、全ての特徴を持つシステムは、多くの場合、他の特徴を持つシステムよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.138120109831448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we analyze features to classify human- and AI-generated text for English, French, German and Spanish and compare them across languages. We investigate two scenarios: (1) The detection of text generated by AI from scratch, and (2) the detection of text rephrased by AI. For training and testing the classifiers in this multilingual setting, we created a new text corpus covering 10 topics for each language. For the detection of AI-generated text, the combination of all proposed features performs best, indicating that our features are portable to other related languages: The F1-scores are close with 99% for Spanish, 98% for English, 97% for German and 95% for French. For the detection of AI-rephrased text, the systems with all features outperform systems with other features in many cases, but using only document features performs best for German (72%) and Spanish (86%) and only text vector features leads to best results for English (78%).
• Abstract（参考訳）: 本稿では、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語の人文およびAI生成テキストを分類し、言語間の比較を行う。 我々は,(1)AIが生成したテキストのスクラッチからの検出,(2)AIが書き起こしたテキストの検出の2つのシナリオについて検討する。 この多言語環境での分類器の訓練とテストのために、各言語について10のトピックをカバーする新しいテキストコーパスを作成しました。 AI生成テキストの検出では、提案されたすべての機能の組み合わせがベストであり、私たちの機能が他の関連言語に移植可能であることを示している。 aiリフレッシュされたテキストの検出には、多くのケースで、すべての機能が他の機能を持つシステムよりも優れているが、ドキュメント機能のみを使用すると、ドイツ語(72%)とスペイン語(86%)でパフォーマンスが向上し、テキストベクトル機能のみが英語で最高の結果をもたらす(78%)。

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