論文の概要: The power of text similarity in identifying AI-LLM paraphrased documents: The case of BBC news articles and ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12405v1
- Date: Sun, 18 May 2025 13:16:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.215631
- Title: The power of text similarity in identifying AI-LLM paraphrased documents: The case of BBC news articles and ChatGPT
- Title（参考訳）: AI-LLMパラフレーズ文書の識別におけるテキスト類似性の力:BBCニュース記事とChatGPTの場合
- Authors: Konstantinos Xylogiannopoulos, Petros Xanthopoulos, Panagiotis Karampelas, Georgios Bakamitsos,
- Abstract要約: 本稿では,AIパラフレーズニュース認識のためのパターンベース類似度検出機能を示す。
記事がAIパラフレーズであるかどうかを検知するだけでなく,より重要なのは,侵害源がChatGPTであることを識別するアルゴリズムスキームを提案する。
その結果, 深層学習を使わないパターン類似性に基づく手法では, 精度96.23%, 精度96.25%, 感度96.21%, 特異度96.25%, F1得点96.23%でChatGPT助詞を検出することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.024925013349319
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Generative AI paraphrased text can be used for copyright infringement and the AI paraphrased content can deprive substantial revenue from original content creators. Despite this recent surge of malicious use of generative AI, there are few academic publications that research this threat. In this article, we demonstrate the ability of pattern-based similarity detection for AI paraphrased news recognition. We propose an algorithmic scheme, which is not limited to detect whether an article is an AI paraphrase, but, more importantly, to identify that the source of infringement is the ChatGPT. The proposed method is tested with a benchmark dataset specifically created for this task that incorporates real articles from BBC, incorporating a total of 2,224 articles across five different news categories, as well as 2,224 paraphrased articles created with ChatGPT. Results show that our pattern similarity-based method, that makes no use of deep learning, can detect ChatGPT assisted paraphrased articles at percentages 96.23% for accuracy, 96.25% for precision, 96.21% for sensitivity, 96.25% for specificity and 96.23% for F1 score.
- Abstract（参考訳）: 生成的AIパラフレーズテキストは著作権侵害に使用することができ、AIパラフレーズコンテンツはオリジナルコンテンツクリエーターからかなりの収入を引き出すことができる。
最近、悪意ある生成AIの使用が急増しているにもかかわらず、この脅威を研究する学術出版物はほとんどない。
本稿では,AIパラフレーズニュース認識におけるパターンに基づく類似度検出機能について紹介する。
記事がAIパラフレーズであるかどうかを検知するだけでなく,より重要なのは,侵害源がChatGPTであることを識別するアルゴリズムスキームを提案する。
提案手法は,5つのニュースカテゴリにまたがる合計2,224記事と,ChatGPTで作成した2,224記事を含む,BBCのリアル記事を含む,このタスクに特化して作成されたベンチマークデータセットを用いて検証した。
その結果, 深層学習を使わないパターン類似性に基づく手法では, 精度96.23%, 精度96.25%, 感度96.21%, 特異度96.25%, F1得点96.23%でChatGPT助詞を検出することができた。
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