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所有 ' 人类 ' 皆非黄金：评估生成文本的人类评估
研究评估非专家区分人工和机器生成文本 (使用 GPT2 和 GPT3) 的能力，指出评估者不经培训情况下很难区分，通过三种方法培训后的准确率提高到了 55%，但在三个领域中并没有显著提高。作者分析了训练不足的人类评估在自然语言生成领域的作用
PDF3 years ago
EMNLP记录大型 Webtext 语料库：以 Colossal Clean Crawled Corpus 为案例研究
本文介绍了 Colossal Clean Crawled Corpus ，并探讨数据来源、数据包含信息、筛选数据的影响，发现了机器翻译的生成文本和少数族裔个体的数据被过滤，最后提出了从互联网抓取信息构建大规模数据集的建议。
PDF3 years ago
生成和检测阿拉伯语操纵和虚假新闻的机器
本论文提出了一种利用真实新闻和 POS 标注生成阿拉伯语虚假新闻的新方法，并开发了第一届阿拉伯语虚假新闻检测模型，该模型通过使用基于 AraNews 的生成式新闻实现了最新的 F1=70.06 的结果，所有研究中使用的数据和模型都是公开可用
PDF4 years ago
EMNLPRoFT: 一种用于评估机器生成文本的人类检测工具
该论文提出了一种基于 Real or Fake Text（RoFT）的机器生成文本评估方法，涉及自然语言生成（NLG）、机器生成文本边界检测等关键词。
PDF4 years ago