IberLEF 2023 的 AuTexTification 概述：多领域机器生成文本的检测与归因
计算与语言
2024-01-10 v1 人工智能
机器学习
摘要
本文介绍作为 IberLEF 2023 研讨会（伊比利亚语言评估论坛，在 SEPLN 2023 会议框架下）一部分的 AuTexTification 共享任务概述。AuTexTification 包含两个子任务：子任务 1 中，参与者须判定文本是由人类撰写还是由大语言模型（large language model, LLM）生成；子任务 2 中，参与者须将机器生成文本归因到六种不同文本生成模型之一。我们的 AuTexTification 2023 数据集包含超过 160,000 篇文本，涵盖两种语言（英语和西班牙语）和五个领域（推文、评论、新闻、法律和操作指南文章）。共有 114 支队伍报名参与，其中 36 支提交了 175 次运行，20 支提交了他们的工作说明。本概述中，我们介绍了 AuTexTification 数据集与任务、提交的参与系统以及结果。
引用
@article{arxiv.2309.11285,
title = {Overview of AuTexTification at IberLEF 2023: Detection and Attribution of Machine-Generated Text in Multiple Domains},
author = {Areg Mikael Sarvazyan and José Ángel González and Marc Franco-Salvador and Francisco Rangel and Berta Chulvi and Paolo Rosso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.11285},
year = {2024}
}
备注
Accepted at SEPLN 2023