論文の概要: Comparing LLM-generated and human-authored news text using formal syntactic theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01407v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 08:04:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.730877
• Title: Comparing LLM-generated and human-authored news text using formal syntactic theory
• Title（参考訳）: 形式構文理論を用いたLLMと人間によるニューステキストの比較
• Authors: Olga Zamaraeva, Dan Flickinger, Francis Bond, Carlos Gómez-Rodríguez,
• Abstract要約: この研究は、ニューヨーク・タイムズ風のテキストを6つの大きな言語モデルで生成したテキストと、実際の人間によるNYTの文章とを総合的に比較した初めてのものである。 テキストの文法構造を解析するために,ヘッド駆動のフレーズ構造文法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.068340119264336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study provides the first comprehensive comparison of New York Times-style text generated by six large language models against real, human-authored NYT writing. The comparison is based on a formal syntactic theory. We use Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG) to analyze the grammatical structure of the texts. We then investigate and illustrate the differences in the distributions of HPSG grammar types, revealing systematic distinctions between human and LLM-generated writing. These findings contribute to a deeper understanding of the syntactic behavior of LLMs as well as humans, within the NYT genre.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ニューヨーク・タイムズ風のテキストを6つの大きな言語モデルで生成したテキストと、実際の人間によるNYTの文章とを総合的に比較した初めてのものである。 この比較は形式的な構文理論に基づいている。 テキストの文法構造を解析するために,HPSG (Head-driven Phrase Structure Grammar) を用いる。 次に,HPSG文法型の分布の差異について検討し,人文とLLM文との系統的な区別を明らかにする。 これらの知見は、ニューヨーク・タイムズのジャンルにおいて、LLMとヒトの統語行動のより深い理解に寄与する。

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