Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Stylometric Application of Large Language Models

論文の概要: A Stylometric Application of Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21958v1
Date: Fri, 24 Oct 2025 18:35:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-28 19:54:32.480722
Title: A Stylometric Application of Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルのスティロメトリ応用
Authors: Harrison F. Stropkay, Jiayi Chen, Mohammad J. Latifi, Daniel N. Rockmore, Jeremy R. Manning,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は,異なる著者の筆跡を区別するために用いられることを示す。具体的には、ある著者の作品に基づいてゼロから訓練された個々のGPT-2モデルは、他の著者の保持されたテキストよりも正確に著者の保持されたテキストを予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6692282256009405
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We show that large language models (LLMs) can be used to distinguish the writings of different authors. Specifically, an individual GPT-2 model, trained from scratch on the works of one author, will predict held-out text from that author more accurately than held-out text from other authors. We suggest that, in this way, a model trained on one author's works embodies the unique writing style of that author. We first demonstrate our approach on books written by eight different (known) authors. We also use this approach to confirm R. P. Thompson's authorship of the well-studied 15th book of the Oz series, originally attributed to F. L. Baum.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は,異なる著者の筆跡を区別するために用いられることを示す。具体的には、ある著者の作品に基づいてゼロから訓練された個々のGPT-2モデルは、他の著者の保持されたテキストよりも正確に著者の保持されたテキストを予測する。このようにして、ある著者の作品で訓練されたモデルが、その著者の独特な執筆スタイルを具現化していることを示唆する。私たちはまず、8つの異なる(既知の)著者によって書かれた本にアプローチを示します。このアプローチは、もともとF. L. Baum に由来する Oz 級数のよく研究された 15 番目の本について R. P. Thompson の著作を裏付けるためにも用いられる。

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