Mast Kalandar at SemEval-2024 Task 8: On the Trail of Textual Origins: RoBERTa-BiLSTM Approach to Detect AI-Generated Text
作者: Jainit Sushil Bafna, Hardik Mittal, Suyash Sethia, Manish Shrivastava, Radhika Mamidi
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-07-03
备注: SemEval-2024
💡 一句话要点
提出RoBERTa-BiLSTM分类器，用于检测多领域AI生成文本，应对潜在滥用风险。
🎯 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 RoBERTa BiLSTM 自然语言处理 文本分类
📋 核心要点
- 大型语言模型生成文本的滥用风险日益增加，尤其是在新闻和教育等领域，亟需有效检测方法。
- 论文提出RoBERTa-BiLSTM分类器，利用RoBERTa的语义理解能力和BiLSTM的序列建模能力，区分AI生成文本和人类文本。
- 实验结果表明，该模型在SemEval 2024的文本检测任务中取得了80.83%的准确率，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在生成流畅回复方面展现了令人印象深刻的能力。然而，在新闻、教育和学术领域，对此类文本潜在滥用的担忧也随之浮出水面。SemEval 2024引入了多生成器、多领域和多语种黑盒机器生成文本检测任务，旨在开发自动系统来识别机器生成的文本并检测潜在的滥用行为。在本文中，我们i) 提出了一种基于RoBERTa-BiLSTM的分类器，旨在将文本分为两类：AI生成或人类生成；ii) 将我们的模型与基线方法进行比较研究，以评估其有效性。本文致力于推进自动文本检测系统的发展，以应对机器生成文本滥用所带来的挑战。我们的架构在官方排行榜上排名第46位，在125个参赛队伍中准确率为80.83%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何有效检测机器生成的文本，特别是来自多个生成器、跨多个领域和使用多种语言的黑盒文本。现有方法在处理复杂和多样化的AI生成文本时，准确率和泛化能力存在不足，难以有效应对潜在的滥用风险。
核心思路：论文的核心思路是结合RoBERTa的强大语义表征能力和BiLSTM对序列信息的建模能力，构建一个能够有效区分AI生成文本和人类文本的分类器。RoBERTa能够捕捉文本的深层语义特征，而BiLSTM能够捕捉文本的上下文信息，从而提高检测的准确性。
技术框架：整体架构包含两个主要模块：RoBERTa编码器和BiLSTM分类器。首先，使用RoBERTa对输入文本进行编码，得到文本的语义表示。然后，将RoBERTa的输出输入到BiLSTM层，以捕捉文本的序列信息。最后，使用一个全连接层和Softmax函数进行分类，判断文本是AI生成还是人类生成。
关键创新：该方法的主要创新在于将RoBERTa和BiLSTM结合起来，充分利用了RoBERTa的语义理解能力和BiLSTM的序列建模能力。这种结合能够更有效地捕捉AI生成文本的特征，从而提高检测的准确性。此外，该方法还适用于多领域和多语种的文本检测，具有较强的泛化能力。
关键设计：RoBERTa使用预训练的RoBERTa-base模型，BiLSTM的隐藏层大小设置为256。损失函数使用交叉熵损失函数，优化器使用AdamW，学习率设置为5e-5，batch size设置为32，训练epoch设置为10。此外，还使用了dropout技术来防止过拟合，dropout rate设置为0.1。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该模型在SemEval-2024 Task 8的官方排行榜上排名第46位，在125个参赛队伍中取得了80.83%的准确率。虽然排名不是最顶尖，但验证了RoBERTa-BiLSTM架构在AI生成文本检测任务中的有效性。未来的工作可以集中在优化模型结构和训练策略上，以进一步提高性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，包括新闻真实性验证、学术诚信检测、教育内容评估等。通过自动检测AI生成文本，可以有效防止虚假信息的传播，维护学术诚信，并确保教育内容的质量。未来，该技术还可以扩展到其他类型的AI生成内容检测，例如图像和音频。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have showcased impressive abilities in generating fluent responses to diverse user queries. However, concerns regarding the potential misuse of such texts in journalism, educational, and academic contexts have surfaced. SemEval 2024 introduces the task of Multigenerator, Multidomain, and Multilingual Black-Box Machine-Generated Text Detection, aiming to develop automated systems for identifying machine-generated text and detecting potential misuse. In this paper, we i) propose a RoBERTa-BiLSTM based classifier designed to classify text into two categories: AI-generated or human ii) conduct a comparative study of our model with baseline approaches to evaluate its effectiveness. This paper contributes to the advancement of automatic text detection systems in addressing the challenges posed by machine-generated text misuse. Our architecture ranked 46th on the official leaderboard with an accuracy of 80.83 among 125.