TrustAI 在 SemEval-2024 任务 8：多领域机器生成文本检测技术的综合分析
计算与语言
2024-03-26 v1
摘要
大语言模型（LLMs）在广泛的用户查询中展现出生成流畅内容的卓越能力。然而，这种能力引发了关于错误信息和个人信息泄露的担忧。本文介绍了我们针对 SemEval2024 任务 8 的方法，旨在检测单语和多语环境下不同领域的机器生成文本。我们的研究全面分析了检测机器生成文本的各种方法，包括统计方法、神经方法和预训练模型方法。我们还详细介绍了实验设置，并进行了深入的错误分析，以评估这些方法的有效性。我们的方法在子任务 A 单语测试集上获得了 86.9% 的准确率，在子任务 B 上获得了 83.7% 的准确率。此外，我们还强调了未来研究中需要考虑的挑战和关键因素。
引用
@article{arxiv.2403.16592,
title = {TrustAI at SemEval-2024 Task 8: A Comprehensive Analysis of Multi-domain Machine Generated Text Detection Techniques},
author = {Ashok Urlana and Aditya Saibewar and Bala Mallikarjunarao Garlapati and Charaka Vinayak Kumar and Ajeet Kumar Singh and Srinivasa Rao Chalamala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.16592},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 1 Figure