stylometric features | BriefGPT

关键词stylometric features

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StyloAI：使用词体分析区分 AI 生成内容
该研究提出了 StyloAI，一种基于数据驱动的模型，通过在两个多领域数据集上应用随机森林分类器使用 31 个文体特征来识别人工智能生成的文本，该方法在 AuTextification 数据集的测试集和教育数据集上分别取得了 81% 和 9
PDF2 months ago
大型语言模型上的神经作者归属性：风格分析
通过实证分析大型语言模型（LLMs）的写作特征、对比专有和开源模型的异同、并探索通过语言的词汇、句法和结构方面的风格特征整合实现对 AI 生成文本的追溯，为神经网络作者归属提供经验性洞见，为应对 AI 生成的错误信息的威胁铺平道路。
PDFa year ago
通过日语风格测量分辨 ChatGPT (-3.5, -4) 生成与人工写作的论文
本篇研究比较了 GPT（-3.5 和 - 4）和人类所写日文文本的风格特征，并使用多维缩放进行了分析和分类，揭示出两者间在语言风格上的差异。通过验证随机森林分类器在日文风格特征上的表现，该研究发现当前阶段我们还可以使用人类判别 ChatGP
PDFa year ago
EMNLP主题混淆任务：一种新的作者归属场景
在这篇论文中，我们提出了一个任务：主题混淆，用于区分写作风格捕捉能力不足还是主题转换造成的错误，我们表明带有词性标注的文体特征对主题变化最不敏感，将它们与其他特征相结合可显著降低主题混淆并提高归属准确性，最后表明像 BERT 和 RoBER
PDF3 years ago
通过众包打击作者可追溯性
在社区评论领域，我们发现同一人编写的评论集合基于简单的文体特征就能链接起来从而导致明显的隐私泄露问题，而本文则提出了结合大众智慧和机器翻译的方法，使得评论样式不同从而达到了减少作者链接度的目的。
PDF10 years ago
基于 CCM 的电子邮件作者识别模型
本文提出了一种基于集群分类技术（CCM）的电子邮件作者鉴定（EAI）模型，扩展了传统的特征集以包括一些更有趣和有效的特征，如邮件中使用的最后标点符号，作者开始邮件时使用大写字母的倾向以及问候语或告别语后的标点符号。文章通过实验结果表明，所提
PDF11 years ago