論文の概要: Sentiment analysis and random forest to classify LLM versus human source applied to Scientific Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08673v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 16:14:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-21 19:54:47.241392
- Title: Sentiment analysis and random forest to classify LLM versus human source applied to Scientific Texts
- Title（参考訳）: 科学的テキストに応用したLLMと人的情報源の分類のための感性分析とランダム森林
- Authors: Javier J. Sanchez-Medina,
- Abstract要約: 自動テキスト生成エンジンや人間からのテキストを分類する新しい手法を提案する。
4つの異なる感情レキシコンを使用して、生成された多くの新機能を機械学習ランダムな森林方法論に供給し、そのようなモデルをトレーニングした。
結果は、人間がテキストのソースであるはずの環境において、これが詐欺を検知するための有望な研究ラインであることに非常に説得力があるように思える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: After the launch of ChatGPT v.4 there has been a global vivid discussion on the ability of this artificial intelligence powered platform and some other similar ones for the automatic production of all kinds of texts, including scientific and technical texts. This has triggered a reflection in many institutions on whether education and academic procedures should be adapted to the fact that in future many texts we read will not be written by humans (students, scholars, etc.), at least, not entirely. In this work it is proposed a new methodology to classify texts coming from an automatic text production engine or a human, based on Sentiment Analysis as a source for feature engineering independent variables and then train with them a Random Forest classification algorithm. Using four different sentiment lexicons, a number of new features where produced, and then fed to a machine learning random forest methodology, to train such a model. Results seem very convincing that this may be a promising research line to detect fraud, in such environments where human are supposed to be the source of texts.
- Abstract（参考訳）: ChatGPT v.4のローンチ以降、この人工知能を動力とするプラットフォームと、科学的および技術的テキストを含むあらゆる種類のテキストの自動生成に関する、いくつかの類似した機能に関する、世界的な議論が活発に行われている。
これは、教育や学術的な手続きが将来、私たちが読んだ多くの文章が人間(学者、学者など)によって書かれないという事実に適応されるべきかどうかという多くの機関で、少なくとも完全には反映されている。
本研究では,自動テキスト生成エンジンや人間からのテキストを特徴工学的独立変数の情報源としてセンチメント分析に基づいて分類し,ランダムフォレスト分類アルゴリズムを用いて学習する手法を提案する。
4つの異なる感情レキシコンを使用して、生成された多くの新機能を機械学習ランダムな森林方法論に供給し、そのようなモデルをトレーニングした。
結果は、人間がテキストのソースであるはずの環境において、これが詐欺を検知するための有望な研究ラインであることに非常に説得力があるように思える。
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