利用人类文本估计的写作风格来区分人类作者和机器作者，以及预测给定文档由哪个语言模型生成。

Jan, 2024

本文讨论了神经语言模型与人工写作之间的风格差异，发现传统风格测量技术不能有效地检测机器生成的虚假新闻。作者提出了构建新型检测机制的必要性与重要性。

Aug, 2019

对于检测机器生成文本的分类性能进行了批判性研究，发现分类器对文体变化和文本复杂性的差异非常敏感，在某些情况下完全退化为随机分类器，同时易于阅读的文本易于被误分类，而复杂文本的性能较高。

Jun, 2024

本文针对科学文献中 AI 生成的文本与人类编写的文本之间的差距进行了探讨，提出了一个通过语法、语义和语用来区分 AI 文本的框架，进而将提取到的特征用于分析两种不同类型的内容，发现 AI-generate 的科学文本在深度和总体质量方面还有待提高，并存在事实性问题等方面的差距，同时我们发现 AI-generate 的科学文本和人类编写的科学文本之间存在 “写作风格” 方面的差距，从而提出一些模型和分布无关的特征来用于其他领域的检测任务，这些研究结果有助于指导 AI 模型的优化，以产生高质量的文本，同时也有助于解决相关的伦理和安全问题。

Jan, 2023

通过对比训练的表示捕捉风格特征，从而引导语言模型以目标风格生成文本，实现满足作者特定风格的生成，而不需要微调底层语言模型。

Dec, 2023

本文研究了作者的性别是否会影响其在学术论文和专利申请中的写作风格，并发现女性在写作时更多地使用了涉及性的特征。研究表明，不同性别的作者所著作的文字在信息性和参与性特征上存在差异，这可能导致性别偏见并影响科学工作的公正性。

Apr, 2022

自动从作者的写作风格中脱离其内容是计算语言学中一个长期存在且可能难以逾越的问题。然而，最近可用的带有作者标签的大型文本语料库使得可以通过完全基于数据驱动的方式来学习作者表征，用于作者归属的任务，这个任务似乎更多地依赖于编码写作风格而不是编码内容。然而，成功完成这个替代任务并不能确保这些表征能够捕捉到写作风格，因为作者归属也可能与其他潜在变量（如主题）相关。为了更好地理解这些表征传达的信息性质，特别是验证它们主要是否编码写作风格的假设，我们通过一系列有针对性的实验系统地探查了这些表征。这些实验的结果表明，学习用于替代作者归属预测任务的表征确实对写作风格敏感。因此，可预期作者表征对某些数据转换具有稳健性，例如随时间的主题漂移。此外，我们的发现可能为需要风格表征的下游应用开启大门，如风格转换。

Aug, 2023

本文研究了利用字符三元组频率等常用方法进行作者分析的不足，探讨了领域特异性和主题对于作者风格的影响，并通过固定作者但领域交换的实验展示，表明该方法在未考虑领域的情况下高度偏向于领域信息，对于此，本文提出了以领域对抗学习为基础的新疗法，并将其比较了基于启发式规则的一些方法，发现新方法和其他方法均可有效缓解领域交换对分类准确度的影响。

May, 2020

本文提出了一种样式感知神经模型，以从三个样式水平对文档信息进行编码，并在作者归属领域进行评估，实验结果表明，相对于文献中的基线方法，从所有三个样式水平编码文档信息具有显著的优势，实验数据来源于四个基准数据集。

Sep, 2019

通过定量实验，我们确定了人工和机器生成科学文本之间的关键区别，并提出了一种混合倡议工作流程，用于高效、可靠地检测科学文本，结合了人类专家的先前知识与机器智能，以及可视化分析原型。我们通过两个案例研究和与熟练研究人员的控制用户研究证明了我们的方法的有效性。我们还为高风险决策场景中的交互式人工文本检测工具提供设计启示。

Apr, 2023