An Ensemble Method Based on the Combination of Transformers with Convolutional Neural Networks to Detect Artificially Generated Text

📄 arXiv: 2310.17312v1 📥 PDF

作者: Vijini Liyanage, Davide Buscaldi

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-26

备注: In Proceedings of the 21st Annual Workshop of the Australasian Language Technology Association (ALTA 2023)

💡 一句话要点

提出基于变换器与卷积神经网络的集成方法以检测人工生成文本

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本生成检测 变换器模型 卷积神经网络 集成学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在区分人工生成文本与人类撰写文本方面面临重大挑战，尤其是在高质量内容生成的背景下。
  2. 方法要点：本文提出通过集成变换器模型与卷积神经网络，构建分类模型以提高文本生成检测的准确性。
  3. 实验或效果：实验结果显示，SciBERT-CNN集成模型在ALTA 2023数据集上取得了98.36%的F1-score，显著优于单一变换器模型。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的发展，语言生成技术已达到卓越水平。这些模型能够生成高质量内容，使得区分人工撰写文本与自动生成文本变得极具挑战性。尽管自然语言生成带来了诸多优势，但无法自动识别生成文本可能引发关于真实性的伦理问题。因此，设计和开发检测人工内容的方法显得尤为重要。本文提出了一些分类模型，通过将Sci-BERT、DeBERTa和XLNet等变换器模型与卷积神经网络（CNN）进行集成。实验结果表明，所考虑的集成架构在分类性能上超越了单一的变换器模型。此外，提出的SciBERT-CNN集成模型在ALTA 2023共享任务数据集上达到了98.36%的F1-score。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效区分人工生成文本与人类撰写文本的问题。现有方法在处理高质量生成内容时，准确性不足，容易导致伦理问题。

核心思路：论文的核心思路是通过集成多种变换器模型与卷积神经网络，利用各自的优势来提升文本分类的性能。这样的设计旨在结合变换器的上下文理解能力与CNN的特征提取能力。

技术框架：整体架构包括多个阶段：首先，使用变换器模型（如Sci-BERT、DeBERTa和XLNet）进行文本特征提取；然后，将提取的特征输入到卷积神经网络进行进一步处理和分类。

关键创新：最重要的技术创新在于将变换器模型与CNN进行有效集成，形成一个强大的分类器。这一方法在性能上显著优于传统的单一模型，尤其是在处理复杂文本时。

关键设计：在模型设计中，选择了适当的损失函数以优化分类效果，并在网络结构中调整了卷积层的参数设置，以适应文本数据的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的SciBERT-CNN集成模型在ALTA 2023共享任务数据集上达到了98.36%的F1-score，明显优于单一的变换器模型，展示了集成方法在文本分类任务中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容监测、新闻报道真实性验证以及学术不端检测等。通过提高对人工生成文本的识别能力，可以有效维护信息的真实性和可靠性，具有重要的社会价值和实际意义。

📄 摘要（原文）

Thanks to the state-of-the-art Large Language Models (LLMs), language generation has reached outstanding levels. These models are capable of generating high quality content, thus making it a challenging task to detect generated text from human-written content. Despite the advantages provided by Natural Language Generation, the inability to distinguish automatically generated text can raise ethical concerns in terms of authenticity. Consequently, it is important to design and develop methodologies to detect artificial content. In our work, we present some classification models constructed by ensembling transformer models such as Sci-BERT, DeBERTa and XLNet, with Convolutional Neural Networks (CNNs). Our experiments demonstrate that the considered ensemble architectures surpass the performance of the individual transformer models for classification. Furthermore, the proposed SciBERT-CNN ensemble model produced an F1-score of 98.36% on the ALTA shared task 2023 data.