論文の概要: Machine-generated Text Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11744v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 00:07:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 19:07:47.242413
• Title: Machine-generated Text Localization
• Title（参考訳）: マシン生成テキストローカライズ
• Authors: Zhongping Zhang, Wenda Qin, Bryan A. Plummer
• Abstract要約: それまでの作業では、MGTをドキュメント全体に対するバイナリ分類タスクとして定式化していた。 本稿では,機械が生成した文書の一部をローカライズするMGTの詳細な研究について述べる。 事前の作業よりも平均精度(mAP)が4-13%向上したことは、5つの多様なデータセットに対するアプローチの有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.13736280356486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine-Generated Text (MGT) detection aims to identify a piece of text as machine or human written. Prior work has primarily formulated MGT as a binary classification task over an entire document, with limited work exploring cases where only part of a document is machine generated. This paper provides the first in-depth study of MGT that localizes the portions of a document that were machine generated. Thus, if a bad actor were to change a key portion of a news article to spread misinformation, whole document MGT detection may fail since the vast majority is human written, but our approach can succeed due to its granular approach. A key challenge in our MGT localization task is that short spans of text, e.g., a single sentence, provides little information indicating if it is machine generated due to its short length. To address this, we leverage contextual information, where we predict whether multiple sentences are machine or human written at once. This enables our approach to identify changes in style or content to boost performance. A gain of 4-13% mean Average Precision (mAP) over prior work demonstrates the effectiveness of approach on five diverse datasets: GoodNews, VisualNews, WikiText, Essay, and WP. We release our implementation at \href{https://github.com/Zhongping-Zhang/MGT_Localization}{this http URL}.
• Abstract（参考訳）: MGT(Machine-Generated Text)検出は、テキストを機械または人文として識別することを目的としている。 それまでの作業はMGTを文書全体に対するバイナリ分類タスクとして定式化しており、文書の一部のみが機械生成される場合に限定的な作業である。 本稿では,機械が生成した文書の一部をローカライズするMGTの詳細な研究について述べる。 したがって、悪役がニュース記事の重要部分を変更して誤報を広めると、大半は人間が書いたため、全文書mgt検出は失敗するかもしれないが、その粒度の細かいアプローチによって、我々のアプローチは成功する。 MGTローカライゼーションタスクにおける重要な課題は、例えば1文のような短いテキストが、その短い長さのために機械が生成されるかどうかを示す情報が少ないことである。 これに対処するために、複数の文が機械か人間かを同時に書くかを予測する文脈情報を利用する。 これにより、パフォーマンスを高めるためにスタイルやコンテンツの変更を特定することができます。 以前の作業に対する平均精度(map)は4-13%上昇し、goodnews、visualnews、wikitext、エッセイ、wpの5つの多様なデータセットに対するアプローチの有効性が示されている。 実装は \href{https://github.com/Zhongping-Zhang/MGT_Localization}{this http URL} でリリースしています。

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