論文の概要: DeepPavlov at SemEval-2024 Task 8: Leveraging Transfer Learning for Detecting Boundaries of Machine-Generated Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10629v1
- Date: Fri, 17 May 2024 08:44:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 16:32:42.323298
- Title: DeepPavlov at SemEval-2024 Task 8: Leveraging Transfer Learning for Detecting Boundaries of Machine-Generated Texts
- Title（参考訳）: DeepPavlov at SemEval-2024 Task 8: Leveraging Transfer Learning for Detectioning boundary of Machine-Generated Texts (英語)
- Authors: Anastasia Voznyuk, Vasily Konovalov,
- Abstract要約: DeBERTaV3の教師付き微調整のためのデータ拡張パイプラインを提案する。
競争のリーダーボードによると、私たちはこのパイプラインで新しい最高のMAEスコアを受け取ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Multigenerator, Multidomain, and Multilingual Black-Box Machine-Generated Text Detection shared task in the SemEval-2024 competition aims to tackle the problem of misusing collaborative human-AI writing. Although there are a lot of existing detectors of AI content, they are often designed to give a binary answer and thus may not be suitable for more nuanced problem of finding the boundaries between human-written and machine-generated texts, while hybrid human-AI writing becomes more and more popular. In this paper, we address the boundary detection problem. Particularly, we present a pipeline for augmenting data for supervised fine-tuning of DeBERTaV3. We receive new best MAE score, according to the leaderboard of the competition, with this pipeline.
- Abstract（参考訳）: SemEval-2024コンペティションにおけるマルチジェネレータ、マルチドメイン、マルチ言語ブラックボックスマシン生成テキスト検出共有タスクは、協調AI書き込みを誤用する問題に対処することを目的としている。
AIコンテンツの既存の検出器は数多く存在するが、それらはバイナリな回答を与えるように設計されているため、人書きテキストと機械生成テキストの境界を見つけるためのより微妙な問題には適さないかもしれない。
本稿では境界検出問題に対処する。
特に,DeBERTaV3の教師付き微調整のためのデータ拡張パイプラインを提案する。
競争のリーダーボードによると、私たちはこのパイプラインで新しい最高のMAEスコアを受け取ります。
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