本论文介绍了我们在 SemEval2024 Task8 中用于检测跨各个领域的机器生成文本的方法，包括统计、神经网络和预训练模型方法，并通过深入的错误分析评估了这些方法的有效性。在单语和多语境下，我们的方法在子任务 A 单语上获得 86.9％的准确率，在子任务 B 上获得 83.7％的准确率。此外，我们还强调了未来研究中的挑战和重要因素。

Mar, 2024

通过引入一个新的系统 T5LLMCipher，结合预训练的 T5 编码器和 LLM 嵌入子聚类，我们在 9 个不同生成器和领域中评估了我们的方法，并发现与现有方法相比，我们的方法在看不见的生成器和领域中对机器生成的文本的 F1 得分平均提高了 19.6％，正确属性文本的生成器的准确率达到 93.6％。

Jan, 2024

SemEval-2024 任务 8 专注于多产生器、多领域和多语言黑盒机器生成文本检测，并应用语言识别和参数高效微调小型 LLM 进行文本分类，通过每种语言分类阈值校准将微调模型预测与统计检测指标相结合，提高系统检测性能的泛化能力，我们的方案取得了竞争力的结果，在第四名，仅比冠军低 1 个百分点。

Feb, 2024

本文提出了一种新的多语种文本嵌入生成模型 —— VMSST，通过在 $N$ 种语言的并行数据上运行，通过一个引入的近似算法，在多语种语境中鼓励源分离，我们在比较学习多语种文本嵌入的对比和基于生成的方法时，对其进行了仔细的大规模比较，并对其进行了语义相似性、位文本挖掘、跨语言问题检索等任务的评估，从而证明了其优越性。

Dec, 2022

SemEval-2024 Task 8 引入了识别多语言和领域中大型语言模型（LLMs）生成的机器文本的挑战。本文关注于二元分类和多类分类的子任务，并通过传统机器学习和自然语言处理进行特征提取以及基于 LLMs 进行文本分类的两种方法进行解决，结果显示变压器模型，尤其是 LoRA-RoBERTa，在多语言环境中使用多数表决方法能够高效地识别机器生成的文本。

Jan, 2024

本文介绍了一个大规模的文本检测数据集 M4，并利用该数据集实验了多种方法，发现在不同领域或用不同的大型语言模型生成的文本中，模型检测器倾向于将机器生成的文本误分类为人工书写的文本，并指出解决此问题仍有很多待改进的空间，M4 数据集将为以后研究提供优质的数据支持。

May, 2023

SemEval-2024 Task 8 的主要发现是多生成器、多领域和多语言的机器生成文本检测。

Apr, 2024

通过引入多语言、多领域和多发生器的机器生成文本检测基准 M4GT-Bench，本研究解决了识别和区分机器生成文本与人类生成文本的问题，包括单语和多语二元机器生成文本检测、多类别检测以确定生成文本具体使用的模型以及在人机混合文本中确定生成文本与人类编写内容之间的边界的挑战。

Feb, 2024

该研究论文揭示了多生成器、多领域、多语言的黑盒机器生成文本检测共享任务，介绍了一种用于增强数据以进行监督微调的 DeBERTaV3 流水线，并在比赛排行榜中获得了最佳 MAE 得分。

May, 2024

本文针对 SemEval-2024 任务 8“多生成器、多领域和多语种黑盒机器生成文本检测”，以英文机器生成文本（MGTs）的检测为重点，结合 RoBERTa-base 嵌入和多样性特征，利用重新采样的训练集，取得了第 124 名中的第 12 名，结果表明我们的方法在未见模型和领域上具有普适性，准确率达到 0.91。

Apr, 2024