Frankentext：将随机文本片段拼接成长篇叙事
计算与语言
2026-04-21 v4
摘要
我们提出Frankentexts，一种长篇叙事生成范式，将LLM视为现有文本的作曲家，而非作者。给定写作提示和数千个随机抽样的人类撰写片段，模型被要求在大多数标记（例如90%）必须逐字复制自提供的段落中的情况下生成叙事。对于人类而言，这一任务实际上是不可行的：选择和排序片段会产生组合搜索空间，LLM会隐式地进行搜索，然后对选定的片段进行最小编辑和拼接，以构建连贯的长篇故事。尽管面临巨大的挑战，我们通过大规模的自动和人类评估发现，Frankentexts在写作质量、多样性和原创性方面显著优于纯粹的LLM生成，同时保持连贯性和与提示的相关性。此外，Frankentexts构成了AI生成文本检测器的根本性挑战：我们最佳的 Gemini 2.5 Pro配置所产生的72%的Frankentext被Pangram（一种最先进的检测器）误判为人类撰写。人类注释员赞赏Frankentexts的创意设想、生动的描述和干巴巴的幽默；另一方面，他们指出在较长的文本中，尤其是在较长的文本中，突兀的语调变化和不均衡的语法是问题。高质量Frankentext的出现引发了关于作者身份和版权的严重问题：当人类提供原始材料，LLM将其编排成新的叙事时，真正的所有权归属谁？
引用
@article{arxiv.2505.18128,
title = {Frankentext: Stitching random text fragments into long-form narratives},
author = {Chau Minh Pham and Jenna Russell and Dzung Pham and Mohit Iyyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.18128},
year = {2026}
}
备注
Accepted to ACL 2026