論文の概要: The Impact of Editorial Intervention on Detecting Native Language Traces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10216v1
• Date: Mon, 11 May 2026 08:58:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.670886
• Title: The Impact of Editorial Intervention on Detecting Native Language Traces
• Title（参考訳）: 編集介入がネイティブ言語トレースの検出に及ぼす影響
• Authors: Ahmet Yavuz Uluslu, Mark Gales, Kate Knill, Gerold Schneider,
• Abstract要約: ネイティブ言語識別(NLI、Native Language Identification)は、著者のネイティブ言語(L1)をネイティブでない文章から判断するタスクである。 人間とAIの共著者の出現により、非ネイティブテキストは大規模言語モデルによって定期的に修正され書き直される。 編集介入の度合いが高まる中でL1トレースの堅牢性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6210510806456278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Native Language Identification (NLI) is the task of determining an author's native language (L1) from their non-native writings. With the advent of human-AI co-authorship, non-native texts are routinely corrected and rewritten by large language models, fundamentally altering the linguistic features NLI models depend on. In this paper, we investigate the robustness of L1 traces across increasing degrees of editorial intervention. By processing 450 essays from the Write & Improve 2024 corpus through varying levels of grammatical error correction (GEC) and paraphrasing, we demonstrate that L1 attribution does not entirely depend on surface-level errors. Instead, the detection models leverage deeper L1 features: unidiomatic lexico-semantic choices, pragmatic transfer, and the author's underlying cultural perspective. We find that minimal edits preserve these structural traces and maintain high profiling accuracy. In contrast, fluency edits and paraphrasing normalize these L1 features, leading to a severe degradation in performance.
• Abstract（参考訳）: ネイティブ言語識別(NLI、Native Language Identification)は、著者のネイティブ言語(L1)をネイティブでない文章から判断するタスクである。 人間とAIの共著者の出現により、非ネイティブテキストは大きな言語モデルによって日常的に修正され書き直され、NLIモデルが依存する言語的特徴を根本的に変える。 本稿では,編集介入の度合いが高まる中で,L1トレースの堅牢性について検討する。 2024コーパスからの450のエッセイを文法的誤り訂正(GEC)とパラフレージングによって処理することにより、L1の帰属は表面レベルの誤りに完全に依存していないことを示す。 代わりに、検出モデルはL1のより深い特徴、すなわち、一音階のレキシコ・セマンティックな選択、プラグマティック・トランスファー、そして著者の根底にある文化的視点を利用する。 最小限の編集はこれらの構造的トレースを保持し、高いプロファイリング精度を維持する。 対照的に、流布編集と言い換えはこれらのL1特徴を正規化し、性能が著しく低下する。

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