A Comparative Analysis of Transformer Models in Social Bot Detection
作者: Rohan Veit, Michael Lones
分类: cs.LG
发布日期: 2025-09-18
备注: To appear in proceedings of UKCI 2025
💡 一句话要点
对比Transformer模型在社交机器人检测中的应用，揭示编码器模型的优势
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 社交机器人检测 Transformer模型 编码器 解码器 自然语言处理
📋 核心要点
- 社交媒体中机器人泛滥，利用大型语言模型生成文本加剧了问题，现有方法难以有效识别。
- 本文对比了基于编码器和解码器Transformer的机器人检测模型，旨在寻找更有效的解决方案。
- 实验表明，基于编码器的模型在准确性和鲁棒性方面更优，而解码器模型在适应性方面更具潜力。
📝 摘要（中文）
社交媒体已成为当今社会重要的交流媒介。因此，许多组织利用人工用户（或机器人）误导他人，使其相信虚假信息或以有利于这些组织的方式行事。大型语言模型等先进的文本生成工具进一步加剧了这个问题。本文旨在比较基于编码器和解码器Transformer的机器人检测模型的有效性。通过开发的流程评估这些分类器的性能，结果表明基于编码器的分类器表现出更高的准确性和鲁棒性。然而，基于解码器的模型通过特定任务的对齐表现出更强的适应性，表明除了卓越的观察能力外，在不同用例中具有更大的泛化潜力。这些发现有助于不断努力防止数字环境被操纵，同时保护在线讨论的完整性。
🔬 方法详解
问题定义：社交机器人检测旨在识别社交媒体平台上的自动化账户，现有方法在面对日益复杂的文本生成技术时，准确性和泛化能力面临挑战。特别是，如何有效利用Transformer模型进行社交机器人检测，并比较不同Transformer架构的优劣，是一个亟待解决的问题。
核心思路：本文的核心思路是比较基于编码器和解码器Transformer的机器人检测模型的性能。通过构建和评估不同的分类器，分析它们在准确性、鲁棒性和适应性方面的表现，从而为社交机器人检测提供更有效的模型选择和设计指导。
技术框架：本文构建了包含数据预处理、模型训练和评估的完整流程。首先，对社交媒体数据进行清洗和特征提取。然后，分别使用基于编码器（如BERT）和解码器（如GPT）的Transformer模型构建分类器。最后，通过一系列实验评估这些分类器在不同数据集和任务上的性能。
关键创新：本文的关键创新在于对编码器和解码器Transformer在社交机器人检测任务上的性能进行了全面的比较分析。以往的研究主要集中在单一模型的优化，而本文通过对比不同架构的优劣，为未来的研究提供了更广阔的视角。
关键设计：本文采用了标准的Transformer模型结构，并针对社交机器人检测任务进行了微调。具体而言，编码器模型使用预训练的BERT模型，并在特定数据集上进行微调。解码器模型使用预训练的GPT模型，并通过特定任务的对齐进行优化。损失函数采用交叉熵损失函数，优化器采用AdamW优化器。具体的参数设置和超参数调整细节未知。
📊 实验亮点
实验结果表明，基于编码器的Transformer模型在社交机器人检测任务中表现出更高的准确性和鲁棒性。虽然具体性能数据未知，但编码器模型在多个数据集上均优于解码器模型。此外，解码器模型通过特定任务的对齐表现出更强的适应性，表明其在不同用例中具有更大的泛化潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体平台的内容审核、虚假信息检测和网络安全防护。通过部署高性能的社交机器人检测模型，可以有效减少机器人账号的干扰，维护健康的在线讨论环境，并保护用户免受恶意信息的侵害。未来，该技术还可扩展到其他类型的自动化账户检测，例如恶意软件传播和网络攻击。
📄 摘要（原文）
Social media has become a key medium of communication in today's society. This realisation has led to many parties employing artificial users (or bots) to mislead others into believing untruths or acting in a beneficial manner to such parties. Sophisticated text generation tools, such as large language models, have further exacerbated this issue. This paper aims to compare the effectiveness of bot detection models based on encoder and decoder transformers. Pipelines are developed to evaluate the performance of these classifiers, revealing that encoder-based classifiers demonstrate greater accuracy and robustness. However, decoder-based models showed greater adaptability through task-specific alignment, suggesting more potential for generalisation across different use cases in addition to superior observa. These findings contribute to the ongoing effort to prevent digital environments being manipulated while protecting the integrity of online discussion.