論文の概要: A Comprehensive Framework for Semantic Similarity Analysis of Human and AI-Generated Text Using Transformer Architectures and Ensemble Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14288v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 02:10:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:59:54.890007
• Title: A Comprehensive Framework for Semantic Similarity Analysis of Human and AI-Generated Text Using Transformer Architectures and Ensemble Techniques
• Title（参考訳）: トランスフォーマアーキテクチャとアンサンブル技術を用いた人間とAI生成テキストの意味的類似性分析のための包括的フレームワーク
• Authors: Lifu Gao, Ziwei Liu, Qi Zhang,
• Abstract要約: 従来の手法では、人間と機械が生成したコンテンツ間の微妙な意味的差異を捉えられなかった。 本稿では,DeBERTa-v3-largeモデル,双方向LSTM,線形アテンションプールを併用して,局所的および大域的セマンティックパターンを抽出する手法を提案する。 実験の結果,本手法は従来の手法よりも有効であり,AIによるテキスト検出や他のテキスト比較タスクの有用性が証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.704014941800594
• License:
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has made detecting AI-generated text an increasingly critical challenge. Traditional methods often fail to capture the nuanced semantic differences between human and machine-generated content. We therefore propose a novel approach based on semantic similarity analysis, leveraging a multi-layered architecture that combines a pre-trained DeBERTa-v3-large model, Bi-directional LSTMs, and linear attention pooling to capture both local and global semantic patterns. To enhance performance, we employ advanced input and output augmentation techniques such as sector-level context integration and wide output configurations. These techniques enable the model to learn more discriminative features and generalize across diverse domains. Experimental results show that this approach works better than traditional methods, proving its usefulness for AI-generated text detection and other text comparison tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、AI生成テキストの検出はますます重要な課題となっている。 伝統的な手法は、人間と機械が生成したコンテンツの間の微妙な意味的差異を捉えるのに失敗することが多い。 そこで本研究では,DeBERTa-v3-largeモデル,双方向LSTM,線形アテンションプールを組み合わせた多層アーキテクチャを用いて,局所的および大域的セマンティックパターンを抽出する,意味的類似性分析に基づく新しいアプローチを提案する。 性能向上のために,セクターレベルのコンテキスト統合や広出力構成など,高度な入出力拡張技術を採用した。 これらの手法により、モデルはより差別的な特徴を学び、様々な領域にまたがって一般化することができる。 実験の結果,本手法は従来の手法よりも有効であり,AIによるテキスト検出や他のテキスト比較タスクの有用性が証明された。

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