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伪造生成的科学摘要检测

计算与语言 2024-05-01 v1

摘要

大型语言模型(LLM)的广泛采用以及公开可用的 ChatGPT 标志着人工智能融入人们日常生活的一个重大转折点。学术界已注意到这些技术进步,并对区分真实内容与人工生成内容的困难表达了担忧。因此,研究人员一直在致力于开发有效的系统以识别机器生成的文本。在本研究中,我们利用 GPT-3 模型通过人工智能生成科学论文摘要,并探索各种文本表示方法在与机器学习模型结合时以识别机器撰写文本的目标。我们分析了模型的性能,并解决了在结果分析过程中出现的若干研究问题。通过开展此项研究,我们阐明了人工智能生成文本的能力与局限。

关键词

引用

@article{arxiv.2304.06148,
  title  = {Detection of Fake Generated Scientific Abstracts},
  author = {Panagiotis C. Theocharopoulos and Panagiotis Anagnostou and Anastasia Tsoukala and Spiros V. Georgakopoulos and Sotiris K. Tasoulis and Vassilis P. Plagianakos},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2304.06148},
  year   = {2024}
}