論文の概要: Threads of Subtlety: Detecting Machine-Generated Texts Through Discourse Motifs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10586v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 11:20:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 16:41:11.430828
• Title: Threads of Subtlety: Detecting Machine-Generated Texts Through Discourse Motifs
• Title（参考訳）: 命の糸:談話モチーフによる機械生成テキストの検出
• Authors: Zae Myung Kim and Kwang Hee Lee and Preston Zhu and Vipul Raheja and Dongyeop Kang
• Abstract要約: 本稿は,人間によって書かれたテキストにおいて,識別可能な言語的特徴と独特な言語的特性を識別する調査について述べる。 我々は階層的な解析木とハイパーグラフを利用して、人間と機械生成テキストの両方で生成されたテキストに特有の談話パターンを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.462992218235623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the advent of large language models (LLM), the line between human-crafted and machine-generated texts has become increasingly blurred. This paper delves into the inquiry of identifying discernible and unique linguistic properties in texts that were written by humans, particularly uncovering the underlying discourse structures of texts beyond their surface structures. Introducing a novel methodology, we leverage hierarchical parse trees and recursive hypergraphs to unveil distinctive discourse patterns in texts produced by both LLMs and humans. Empirical findings demonstrate that, although both LLMs and humans generate distinct discourse patterns influenced by specific domains, human-written texts exhibit more structural variability, reflecting the nuanced nature of human writing in different domains. Notably, incorporating hierarchical discourse features enhances binary classifiers' overall performance in distinguishing between human-written and machine-generated texts, even on out-of-distribution and paraphrased samples. This underscores the significance of incorporating hierarchical discourse features in the analysis of text patterns. The code and dataset will be available at [TBA].
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) の出現に伴い、人造テキストと機械生成テキストの境界線はますます曖昧になっている。 本稿は,人間によって書かれたテキストにおける識別可能な言語的特徴と特異な言語的特性の同定について,特にその表層構造を超えたテキストの会話構造を明らかにする。 新たな手法を導入し, 階層解析木と再帰的ハイパーグラフを利用して, LLMとヒトの双方が生成するテキストに特有の談話パターンを明らかにする。 実証的な知見は、llmとヒトの両方が特定の領域に影響された異なる談話パターンを生成するが、人間の文章は、異なる領域における人間の文章のニュアンス的性質を反映して、より構造的な変動を示すことを示している。 特筆すべきは、階層的談話機能の導入により、二分分類器全体の性能が向上し、人間が書いたテキストと機械が生成したテキストを区別できる。 これは、テキストパターンの分析に階層的談話の特徴を取り入れることの重要性を強調している。 コードとデータセットは[TBA]で公開されます。

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