論文の概要: Semantic Delta: An Interpretable Signal Differentiating Human and LLMs Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19849v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 11:01:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.112038
• Title: Semantic Delta: An Interpretable Signal Differentiating Human and LLMs Dialogue
• Title（参考訳）: セマンティックデルタ:人間とLLMの対話を区別する解釈可能な信号
• Abstract要約: 意味圏分布から導出した軽量な計量法を提案する。 セマンティックデルタを対話における2つの最も支配的なカテゴリ強度の差として定義する。 結果は、AI生成したテキストが人間のテキストよりも高いデルタを生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9431873099460826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Do LLMs talk like us? This question intrigues a multitude of scholar and it is relevant in many fields, from education to academia. This work presents an interpretable statistical feature for distinguishing human written and LLMs generated dialogue. We introduce a lightweight metric derived from semantic categories distribution. Using the Empath lexical analysis framework, each text is mapped to a set of thematic intensity scores. We define semantic delta as the difference between the two most dominant category intensities within a dialogue, hypothesizing that LLM outputs exhibit stronger thematic concentration than human discourse. To evaluate this hypothesis, conversational data were generated from multiple LLM configurations and compared against heterogeneous human corpora, including scripted dialogue, literary works, and online discussions. A Welch t-test was applied to the resulting distributions of semantic delta values. Results show that AI-generated texts consistently produce higher deltas than human texts, indicating a more rigid topics structure, whereas human dialogue displays a broader and more balanced semantic spread. Rather than replacing existing detection techniques, the proposed zero-shot metric provides a computationally inexpensive complementary signal that can be integrated into ensemble detection systems. These finding also contribute to the broader empirical understanding of LLM behavioural mimicry and suggest that thematic distribution constitutes a quantifiable dimension along which current models fall short of human conversational dynamics.
• Abstract（参考訳）: LLMは私たちのように話しますか? この問題は多くの学者を惹きつけており、教育から学業まで多くの分野で関係している。 本研究は,人間の書き起こしとLLM生成対話を区別するための解釈可能な統計的特徴を示す。 意味圏分布から導出した軽量な計量法を提案する。 Empathの語彙分析フレームワークを使用して、各テキストはテーマの強度スコアのセットにマッピングされる。 セマンティックデルタを対話における2つの最も支配的なカテゴリ強度の差として定義し,LLM出力が人間の会話よりも強いテーマ集中を示すことを仮定した。 この仮説を評価するために、複数のLLM構成から会話データを生成し、台詞対話、文学作品、オンラインディスカッションを含む異種人間コーパスと比較した。 Welch t-test を意味デルタ値の分布に応用した。 その結果、AI生成したテキストは人間のテキストよりも高いデルタを生成し、より厳密なトピック構造を示すのに対し、人間の対話はより広くバランスの取れたセマンティックスプレッドを表示することがわかった。 既存の検出技術を置き換える代わりに、提案されたゼロショットメートル法は、アンサンブル検出システムに組み込むことができる計算的に安価な補完信号を提供する。 これらの発見は、LLMの行動模倣に関するより広範な経験的理解にも寄与し、現在のモデルが人間の会話力学に欠ける量的な次元を構成することを示唆している。

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