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大型语言模型中的包容性：科学摘要中的个性特征和性别偏见
评估三种主要的大型语言模型（Claude 3 Opus、Mistral AI Large 和 Gemini 1.5 Flash）在科学摘要文本生成任务中的表现，发现尽管这些模型的生成文本通常与人类创作的内容非常相似，但在风格上存在显著的性别
PDF9 days ago
探索检测机器生成文本的局限性
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。
PDF20 days ago
EMNLP通过隐式分类将令人印象深刻的 LMM 生成文本识别为令牌预测
本文介绍了一种新颖的方法，用于识别可能参与文本生成的大规模语言模型（LLMs）。我们采用了一种将分类任务重新构建为下一个标记预测任务的方法，并直接微调基本语言模型来执行此任务。我们使用 Text-to-Text Transfer Trans
PDF8 months ago
通过匹配风格缩小零样本与少样本机器翻译之间的差距
使用大型语言模型在单语环境下主要训练的研究发现，通过零样本和少样本的情境学习可以很好地实现机器翻译的泛化能力。然而，尽管零样本翻译的表现相对良好，但与少样本设置相比仍存在可辨别的差距。本文的研究探讨了导致这种差距的因素，并发现通过与目标语料
PDF8 months ago
羊皮狼心：抗 LLM 强化风格攻击的强假新闻检测
用大型语言模型 (Large Language Models) 对付在线虚假新闻的研究。
PDF9 months ago
i 还是 l：文本行识别模型的测试时间适应
通过自我训练在测试时间适应模型的方法，在多个基准数据集和其受损版本上进行了严格评估，实验证明这种自我训练的方法在几次迭代后可以将字符错误率绝对改进高达 8%。
PDF10 months 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
EMNLPPlotMachines: 通过动态情节状态跟踪的大纲条件生成
该研究提出了基于提纲的故事生成任务，通过追踪动态情节状态，将提纲转换成一篇连贯的故事的神经叙事模型可学习不同写作风格，包括大规模语言模型生成的故事一般存在不连贯的情况。
PDF4 years ago