論文の概要: DependencyAI: Detecting AI Generated Text through Dependency Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15514v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 11:42:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.050349
• Title: DependencyAI: Detecting AI Generated Text through Dependency Parsing
• Title（参考訳）: DependencyAI: 依存関係解析によるAI生成テキストの検出
• Authors: Sara Ahmed, Tracy Hammond,
• Abstract要約: 本稿では,AI生成テキストを検出するための簡易かつ解釈可能なアプローチであるDependencyAIを紹介する。 本手法は,モノリンガル,マルチジェネレータ,多言語設定間での競合性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.075606234222963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become increasingly prevalent, reliable methods for detecting AI-generated text are critical for mitigating potential risks. We introduce DependencyAI, a simple and interpretable approach for detecting AI-generated text using only the labels of linguistic dependency relations. Our method achieves competitive performance across monolingual, multi-generator, and multilingual settings. To increase interpretability, we analyze feature importance to reveal syntactic structures that distinguish AI-generated from human-written text. We also observe a systematic overprediction of certain models on unseen domains, suggesting that generator-specific writing styles may affect cross-domain generalization. Overall, our results demonstrate that dependency relations alone provide a robust signal for AI-generated text detection, establishing DependencyAI as a strong linguistically grounded, interpretable, and non-neural network baseline.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がますます普及するにつれて、AI生成テキストを検出する信頼性の高い方法が潜在的なリスクを軽減する上で重要である。 本稿では,言語依存関係のラベルのみを用いて,AI生成テキストを検出するための簡易かつ解釈可能な手法であるDependencyAIを紹介する。 本手法は,モノリンガル,マルチジェネレータ,多言語設定間での競合性能を実現する。 解釈可能性を高めるために,人間によるテキストとAI生成を区別する構文構造を明らかにするために,機能の重要性を分析する。 また、未確認領域上の特定のモデルの体系的な過剰予測も観察し、生成元固有の書き込みスタイルがクロスドメインの一般化に影響を及ぼす可能性を示唆した。 全体として、依存関係関係だけでは、AI生成したテキスト検出の堅牢なシグナルが得られ、DependencyAIは言語的に基盤があり、解釈可能で、非神経ネットワークのベースラインとして確立されている。

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