Team QUST 参加 SemEval-2024 任务 8：检测 AI 生成文本的单语和多语言方法综合研究
计算与语言
2024-02-20 v1 人工智能
摘要
本文介绍了 QUST 团队参加 SemEval 2024 任务 8 的情况。我们首先对数据集进行了数据增强和清洗，以提高模型训练的效率和准确性。在单语任务中，我们评估了传统深度学习方法、多尺度正未标记框架 (MPU)、微调、适配器以及集成方法。然后，我们根据准确率从单语模型中选择了表现最佳的模型，并在子任务 A 和 B 中对其进行了评估。最终的模型构建采用了结合微调和 MPU 的堆叠集成。我们的系统在子任务 A 的多语言设置官方测试集中取得了第 8 名（按准确率排名第 8，官方排名第 13）。我们的系统代码已发布在：https://github.com/warmth27/SemEval2024_QUST
引用
@article{arxiv.2402.11934,
title = {Team QUST at SemEval-2024 Task 8: A Comprehensive Study of Monolingual and Multilingual Approaches for Detecting AI-generated Text},
author = {Xiaoman Xu and Xiangrun Li and Taihang Wang and Jianxiang Tian and Ye Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.11934},
year = {2024}
}