論文の概要: Spotting AI's Touch: Identifying LLM-Paraphrased Spans in Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12689v2
• Date: Wed, 29 May 2024 07:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 22:22:47.129242
• Title: Spotting AI's Touch: Identifying LLM-Paraphrased Spans in Text
• Title（参考訳）: AIのタッチを見つける: LLM対応のスパンをテキストで識別する
• Authors: Yafu Li, Zhilin Wang, Leyang Cui, Wei Bi, Shuming Shi, Yue Zhang,
• Abstract要約: 我々は、新しいフレームワーク、パラフレーズテキストスパン検出(PTD)を提案する。 PTDは、テキスト内でパラフレーズ付きテキストを識別することを目的としている。 パラフレーズ付きテキストスパン検出のための専用データセットであるPASTEDを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.22649031769564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-generated text detection has attracted increasing attention as powerful language models approach human-level generation. Limited work is devoted to detecting (partially) AI-paraphrased texts. However, AI paraphrasing is commonly employed in various application scenarios for text refinement and diversity. To this end, we propose a novel detection framework, paraphrased text span detection (PTD), aiming to identify paraphrased text spans within a text. Different from text-level detection, PTD takes in the full text and assigns each of the sentences with a score indicating the paraphrasing degree. We construct a dedicated dataset, PASTED, for paraphrased text span detection. Both in-distribution and out-of-distribution results demonstrate the effectiveness of PTD models in identifying AI-paraphrased text spans. Statistical and model analysis explains the crucial role of the surrounding context of the paraphrased text spans. Extensive experiments show that PTD models can generalize to versatile paraphrasing prompts and multiple paraphrased text spans. We release our resources at https://github.com/Linzwcs/PASTED.
• Abstract（参考訳）: AI生成テキスト検出は、強力な言語モデルが人間レベルの生成に近づくにつれ、注目を集めている。 限定的な作業は、(部分的には)AIパラフレーズテキストの検出に費やされている。 しかし、AIパラフレーズは、テキストの洗練と多様性のための様々なアプリケーションシナリオで一般的に使用される。 そこで本研究では,パラフレーズ付きテキストスパン検出(PTD)という新たな検出フレームワークを提案し,テキスト内のパラフレーズ付きテキストスパンを同定する。 テキストレベルの検出とは異なり、PTDは全文を取り込み、各文にパラフレーズ度を示すスコアを割り当てる。 パラフレーズ付きテキストスパン検出のための専用データセットであるPASTEDを構築した。 In-distriionとout-of-distriionの結果は、AIパラフレーズテキストスパンの同定におけるPTDモデルの有効性を示す。 統計的およびモデル解析は、パラフレーズ付きテキストの周囲の文脈の重要な役割を説明する。 広範な実験により、PTDモデルは多種多様なパラフレージングプロンプトと複数のパラフレージングテキストスパンに一般化できることが示されている。 私たちはリソースをhttps://github.com/Linzwcs/PASTEDでリリースします。

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