論文の概要: SPADE: Structured Prompting Augmentation for Dialogue Enhancement in Machine-Generated Text Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15044v2
• Date: Tue, 01 Jul 2025 01:18:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-02 20:01:17.14701
• Title: SPADE: Structured Prompting Augmentation for Dialogue Enhancement in Machine-Generated Text Detection
• Title（参考訳）: SPADE: 機械生成テキスト検出における対話強化のための構造化プロンプト拡張
• Authors: Haoyi Li, Angela Yifei Yuan, Soyeon Caren Han, Christopher Leckie,
• Abstract要約: 本研究では,プロンプトベースの正と負のサンプルを用いて,合成対話を検出するための構造化フレームワークSPADEを提案する。 提案手法は14種類の新しい対話データセットを生成し、8つのMGT検出モデルに対してベンチマークを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.626772502710867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing capability of large language models (LLMs) to generate synthetic content has heightened concerns about their misuse, driving the development of Machine-Generated Text (MGT) detection models. However, these detectors face significant challenges due to the lack of high-quality synthetic datasets for training. To address this issue, we propose SPADE, a structured framework for detecting synthetic dialogues using prompt-based positive and negative samples. Our proposed methods yield 14 new dialogue datasets, which we benchmark against eight MGT detection models. The results demonstrate improved generalization performance when utilizing a mixed dataset produced by proposed augmentation frameworks, offering a practical approach to enhancing LLM application security. Considering that real-world agents lack knowledge of future opponent utterances, we simulate online dialogue detection and examine the relationship between chat history length and detection accuracy. Our open-source datasets, code and prompts can be downloaded from https://github.com/AngieYYF/SPADE-customer-service-dialogue.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の合成コンテンツ生成能力の増大により、その誤用に対する懸念が高まっ、機械生成テキスト(MGT)検出モデルの開発が進められた。 しかし、これらの検出器は、訓練のための高品質な合成データセットが欠如しているため、重大な課題に直面している。 この問題に対処するため,我々は,プロンプトベースの正と負のサンプルを用いて合成対話を検出するための構造化フレームワークであるSPADEを提案する。 提案手法は14種類の新しい対話データセットを生成し、8つのMGT検出モデルに対してベンチマークを行う。 提案した拡張フレームワークによって生成された混合データセットを利用することで,LLMアプリケーションのセキュリティ向上のための実用的なアプローチを実現することにより,一般化性能が向上した。 実世界のエージェントが将来の相手発話の知識を欠いていることを考慮し、オンライン対話検出をシミュレートし、チャット履歴の長さと検出精度の関係について検討する。 オープンソースデータセット、コード、プロンプトはhttps://github.com/AngieYYF/SPADE-customer-service-dialogueからダウンロードできます。

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