Vietnamese AI Generated Text Detection

📄 arXiv: 2405.03206v1 📥 PDF

作者: Quang-Dan Tran, Van-Quan Nguyen, Quang-Huy Pham, K. B. Thang Nguyen, Trong-Hop Do

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-06

💡 一句话要点

提出ViDetect越南语AI生成文本检测数据集，并评估多种SOTA模型性能。

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

关键词: AI生成文本检测 越南语 数据集 自然语言处理 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 区分AI生成文本与人类写作文本日益困难，滥用LLM生成内容问题突出。
  2. 构建ViDetect数据集，包含越南语文章，旨在促进AI生成文本的检测研究。
  3. 评估ViT5、BartPho等模型在ViDetect上的性能，验证其在越南语环境下的有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）已融入我们的日常生活，成为完成任务的宝贵助手。LLMs被用户广泛接受，但滥用LLMs的情况也难以避免，尤其是在使用它们生成各种用途的文本内容方面，这导致难以区分LLMs生成的文本和人类编写的文本。在本研究中，我们提出了一个名为ViDetect的数据集，其中包含6800个越南语文章样本，其中3400个由人类撰写，其余由LLMs生成，用于检测AI生成的文本。我们使用最先进的方法进行了评估，包括ViT5、BartPho、PhoBERT、mDeberta V3和mBERT。这些结果不仅有助于不断增长的AI生成文本检测研究，还证明了不同方法在越南语环境中的适应性和有效性。这项研究为AI生成文本检测的未来发展奠定了基础，并为自然语言处理领域的研究人员提供了宝贵的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决越南语环境下AI生成文本的检测问题。现有方法在区分LLM生成的越南语文本和人类撰写的越南语文本方面存在困难，缺乏专门的越南语数据集进行训练和评估，导致检测效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的越南语AI生成文本检测数据集（ViDetect），并利用现有的先进模型在该数据集上进行训练和评估，从而为越南语AI生成文本检测提供基准和参考。通过比较不同模型的性能，可以了解它们在越南语环境下的适应性和有效性。

技术框架：论文的技术框架主要包括两个部分：数据集构建和模型评估。数据集构建方面，收集了3400篇人类撰写的越南语文章和3400篇由LLM生成的越南语文章，构成ViDetect数据集。模型评估方面，选择了ViT5、BartPho、PhoBERT、mDeberta V3和mBERT等模型，在ViDetect数据集上进行训练和测试，并比较它们的性能指标。

关键创新：论文的关键创新在于构建了ViDetect数据集，这是首个专门用于越南语AI生成文本检测的大规模数据集。该数据集的发布填补了越南语AI生成文本检测领域的空白，为后续研究提供了宝贵资源。

关键设计：论文的关键设计在于数据集的构建策略，保证了数据集的多样性和代表性。同时，论文选择了多种具有代表性的模型进行评估，涵盖了不同类型的模型结构和预训练方法。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文构建了包含6800个越南语文章样本的ViDetect数据集，并评估了ViT5、BartPho、PhoBERT、mDeberta V3和mBERT等模型在该数据集上的性能。实验结果表明，这些模型在越南语AI生成文本检测任务上具有一定的有效性，但具体的性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于内容审核、学术诚信检测、新闻真实性验证等领域。通过自动检测AI生成的文本，可以有效防止虚假信息的传播，维护网络安全和信息安全。未来，该研究可以扩展到其他语言和领域，为构建可信赖的AI生态系统做出贡献。

📄 摘要（原文）

In recent years, Large Language Models (LLMs) have become integrated into our daily lives, serving as invaluable assistants in completing tasks. Widely embraced by users, the abuse of LLMs is inevitable, particularly in using them to generate text content for various purposes, leading to difficulties in distinguishing between text generated by LLMs and that written by humans. In this study, we present a dataset named ViDetect, comprising 6.800 samples of Vietnamese essay, with 3.400 samples authored by humans and the remainder generated by LLMs, serving the purpose of detecting text generated by AI. We conducted evaluations using state-of-the-art methods, including ViT5, BartPho, PhoBERT, mDeberta V3, and mBERT. These results contribute not only to the growing body of research on detecting text generated by AI but also demonstrate the adaptability and effectiveness of different methods in the Vietnamese language context. This research lays the foundation for future advancements in AI-generated text detection and provides valuable insights for researchers in the field of natural language processing.