論文の概要: Linguistic and Embedding-Based Profiling of Texts generated by Humans and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13614v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 07:34:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 19:17:25.967657
• Title: Linguistic and Embedding-Based Profiling of Texts generated by Humans and Large Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルと大規模言語モデルによるテキストの言語的および埋め込み型プロファイリング
• Authors: Sergio E. Zanotto, Segun Aroyehun,
• Abstract要約: 人書きテキストや機械生成テキストを特徴付けるために,依存長や感情といった言語的特徴を計算した。 統計的分析により,人文テキストはより単純な構文構造とより多様な意味的内容を示す傾向があることが明らかとなった。 人間と機械の両方のテキストは、ドメイン間のスタイリスティックな多様性を示しており、人間は我々の特徴により大きなバリエーションを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid advancements in large language models (LLMs) have significantly improved their ability to generate natural language, making texts generated by LLMs increasingly indistinguishable from human-written texts. While recent research has primarily focused on using LLMs to classify text as either human-written and machine-generated texts, our study focus on characterizing these texts using a set of linguistic features across different linguistic levels such as morphology, syntax, and semantics. We select a dataset of human-written and machine-generated texts spanning 8 domains and produced by 11 different LLMs. We calculate different linguistic features such as dependency length and emotionality and we use them for characterizing human-written and machine-generated texts along with different sampling strategies, repetition controls and model release date. Our statistical analysis reveals that human-written texts tend to exhibit simpler syntactic structures and more diverse semantic content. Furthermore, we calculate the variability of our set of features across models and domains. Both human and machine texts show stylistic diversity across domains, with humans displaying greater variation in our features. Finally, we apply style embeddings to further test variability among human-written and machine-generated texts. Notably, newer models output text that is similarly variable, pointing to an homogenization of machine-generated texts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、自然言語生成能力は大幅に向上し、LLMが生成するテキストは人間の文章と区別できないものになっていった。 近年の研究では、LLMを用いてテキストを人文テキストか機械生成テキストのいずれかに分類することに重点を置いているが、本研究では、形態学、構文学、意味学など様々な言語レベルにまたがる言語的特徴を用いて、これらのテキストを特徴付けることに重点を置いている。 我々は、8つのドメインにまたがる人書きテキストと機械生成テキストのデータセットを選択し、11の異なるLLMで生成する。 係り受け長や感情といった言語的特徴を計算し,人書きや機械生成のテキストを,異なるサンプリング戦略,反復制御,モデルリリース日とともに特徴付ける。 統計的分析により,人文テキストはより単純な構文構造とより多様な意味的内容を示す傾向があることが明らかとなった。 さらに、モデルとドメイン間の機能の集合のばらつきを計算します。 人間と機械の両方のテキストは、ドメイン間のスタイリスティックな多様性を示しており、人間は我々の特徴により大きなバリエーションを示している。 最後に,人書きテキストや機械生成テキストの多様性をテストするために,スタイル埋め込みを適用した。 特に、新しいモデルは、同様に可変なテキストを出力し、機械生成されたテキストの均質化を指し示している。

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