MasonTigers 在 SemEval-2024 任务 8：基于 Transformer 的模型在机器生成文本检测中的性能分析
计算与语言
2024-04-08 v2
摘要
本文介绍了 MasonTigers 参加 SemEval-2024 任务 8——多生成器、多领域和多语言黑盒机器生成文本检测的参赛方案。该任务包括二分类人类撰写与机器生成文本分类（赛道 A）、多分类机器生成文本分类（赛道 B）以及人机混合文本检测（赛道 C）。我们表现最佳的方法主要利用判别式 Transformer 模型的集成，并在特定情况下结合句子 Transformer 和统计机器学习方法。此外，FLAN-T5 的零样本提示和微调被用于赛道 A 和赛道 B。
引用
@article{arxiv.2403.14989,
title = {MasonTigers at SemEval-2024 Task 8: Performance Analysis of Transformer-based Models on Machine-Generated Text Detection},
author = {Sadiya Sayara Chowdhury Puspo and Md Nishat Raihan and Dhiman Goswami and Al Nahian Bin Emran and Amrita Ganguly and Ozlem Uzuner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.14989},
year = {2024}
}