論文の概要: StyleDecipher: Robust and Explainable Detection of LLM-Generated Texts with Stylistic Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12608v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 15:07:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.362493
• Title: StyleDecipher: Robust and Explainable Detection of LLM-Generated Texts with Stylistic Analysis
• Title（参考訳）: StyleDecipher: スティリスティック解析によるLCM生成テキストのロバストと説明可能な検出
• Authors: Siyuan Li, Aodu Wulianghai, Xi Lin, Guangyan Li, Xiang Chen, Jun Wu, Jianhua Li,
• Abstract要約: StyleDecipherは堅牢で説明可能な検出フレームワークである。 組み合わせた特徴抽出器を用いてテキスト検出を再検討し、構造的差異を定量化する。 常に最先端のドメイン内精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.44456241158174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing integration of large language models (LLMs) into open-domain writing, detecting machine-generated text has become a critical task for ensuring content authenticity and trust. Existing approaches rely on statistical discrepancies or model-specific heuristics to distinguish between LLM-generated and human-written text. However, these methods struggle in real-world scenarios due to limited generalization, vulnerability to paraphrasing, and lack of explainability, particularly when facing stylistic diversity or hybrid human-AI authorship. In this work, we propose StyleDecipher, a robust and explainable detection framework that revisits LLM-generated text detection using combined feature extractors to quantify stylistic differences. By jointly modeling discrete stylistic indicators and continuous stylistic representations derived from semantic embeddings, StyleDecipher captures distinctive style-level divergences between human and LLM outputs within a unified representation space. This framework enables accurate, explainable, and domain-agnostic detection without requiring access to model internals or labeled segments. Extensive experiments across five diverse domains, including news, code, essays, reviews, and academic abstracts, demonstrate that StyleDecipher consistently achieves state-of-the-art in-domain accuracy. Moreover, in cross-domain evaluations, it surpasses existing baselines by up to 36.30%, while maintaining robustness against adversarial perturbations and mixed human-AI content. Further qualitative and quantitative analysis confirms that stylistic signals provide explainable evidence for distinguishing machine-generated text. Our source code can be accessed at https://github.com/SiyuanLi00/StyleDecipher.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のオープンドメイン書き込みへの統合が進むにつれ、機械生成テキストの検出は、コンテンツの信頼性と信頼性を確保する上で重要な課題となっている。 既存のアプローチは、LSM生成テキストと人文テキストを区別するために、統計的な相違やモデル固有のヒューリスティックに依存している。 しかし、これらの手法は、限定的な一般化、言い換えの脆弱性、説明可能性の欠如、特にスタイリスティックな多様性やハイブリッドな人間-AIオーサシップに直面している場合に、現実のシナリオで苦労する。 本研究では,LLM生成したテキスト検出を合成した特徴抽出器を用いて再検討し,構造的差異を定量化する,頑健で説明可能な検出フレームワークであるStyleDecipherを提案する。 セマンティックな埋め込みから導かれる個別のスタイリスティックな指標と連続的なスタイリスティックな表現を共同でモデル化することにより、StyleDecipherは、統一された表現空間内で人間とLLMの出力の独特のスタイルレベルのばらつきをキャプチャする。 このフレームワークは、モデル内部やラベル付きセグメントへのアクセスを必要とせずに、正確な、説明可能な、ドメインに依存しない検出を可能にする。 ニュース、コード、エッセイ、レビュー、学術的な要約を含む5つの分野にわたる大規模な実験は、StyleDecipherが一貫して最先端のドメイン内精度を達成することを実証している。 さらに、クロスドメイン評価では、既存のベースラインを最大36.30%上回り、対向的摂動と混在する人間-AIコンテンツに対する堅牢性を維持している。 さらに質的かつ定量的な分析により、スタイリスティックな信号が機械生成テキストを識別するための説明可能な証拠を提供することを確認した。 私たちのソースコードはhttps://github.com/SiyuanLi00/StyleDecipherでアクセスできます。

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