RFBES at SemEval-2024 Task 8: Investigating Syntactic and Semantic Features for Distinguishing AI-Generated and Human-Written Texts

📄 arXiv: 2402.14838v1 📥 PDF

作者: Mohammad Heydari Rad, Farhan Farsi, Shayan Bali, Romina Etezadi, Mehrnoush Shamsfard

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-19

备注: Mohammad Heydari Rad, Farhan Farsi, and Shayan Bali have made equal contributions to this work

💡 一句话要点

提出基于语义和句法特征的模型以区分AI生成与人类撰写文本

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AI文本检测 大型语言模型 语义特征 句法特征 多语言处理 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在区分AI生成文本与人类撰写文本时存在准确性不足的问题，尤其是在多语言环境下。
  2. 论文提出了一种结合语义和句法特征的AI模型，旨在提高文本检测的准确性，尤其是利用语义特征。
  3. 实验结果显示，所提模型在M4数据集上表现优异，语义方法的检测效果明显优于句法方法，且具有较高的准确率。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，如何有效区分AI生成的文本与人类撰写的文本成为一个重要问题。本文从语义和句法两个方面探讨了AI文本检测的问题，并提出了一种高准确率的AI模型，该模型在多语言和单语言任务中均表现出色。研究结果表明，语义方法在检测中更为有效，而句法方法仍有改进空间，未来可作为进一步研究的方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效区分AI生成文本与人类撰写文本的问题。现有方法在多语言环境下的准确性不足，尤其是对句法特征的利用不够充分。

核心思路：论文的核心思路是结合语义和句法特征，通过构建一个AI模型来提高文本检测的准确性。研究表明，语义特征在文本区分中起到了更为重要的作用。

技术框架：整体架构包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估四个主要模块。首先，对M4数据集进行清洗和标注，然后提取语义和句法特征，接着训练模型，最后进行性能评估。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的特征提取方法，能够有效结合语义和句法信息，从而提升文本检测的准确性。这一方法与传统的单一特征方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化语义特征的学习，同时在网络结构上引入了多层感知机（MLP）以增强模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提模型在M4数据集上的准确率显著提高，语义方法的检测效果优于句法方法，具体性能数据未详述，但整体提升幅度明显，表明该方法在实际应用中具有较高的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括内容审核、社交媒体监控和教育领域的文本原创性检测等。随着AI生成文本的普及，准确区分人类撰写与AI生成的内容将对信息的真实性和可靠性产生重要影响，未来可能推动相关技术的进一步发展与应用。

📄 摘要（原文）

Nowadays, the usage of Large Language Models (LLMs) has increased, and LLMs have been used to generate texts in different languages and for different tasks. Additionally, due to the participation of remarkable companies such as Google and OpenAI, LLMs are now more accessible, and people can easily use them. However, an important issue is how we can detect AI-generated texts from human-written ones. In this article, we have investigated the problem of AI-generated text detection from two different aspects: semantics and syntax. Finally, we presented an AI model that can distinguish AI-generated texts from human-written ones with high accuracy on both multilingual and monolingual tasks using the M4 dataset. According to our results, using a semantic approach would be more helpful for detection. However, there is a lot of room for improvement in the syntactic approach, and it would be a good approach for future work.