Crafting Tomorrow's Headlines: Neural News Generation and Detection in English, Turkish, Hungarian, and Persian

📄 arXiv: 2408.10724v3 📥 PDF

作者: Cem Üyük, Danica Rovó, Shaghayegh Kolli, Rabia Varol, Georg Groh, Daryna Dementieva

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-20 (更新: 2024-11-04)

备注: EMNLP 2024 NLP4PI Workshop

💡 一句话要点

构建多语种神经新闻生成与检测基准数据集，应对LLM时代虚假信息挑战

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

关键词: 神经新闻生成 虚假新闻检测 多语种数据集 自然语言处理 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 信息过载时代，大型语言模型生成虚假新闻的能力对社会造成威胁，亟需有效检测方法。
  2. 论文构建了包含英语、土耳其语、匈牙利语和波斯语的多语种神经新闻生成与检测基准数据集。
  3. 实验对比了多种分类器，包括基于语言特征、Transformer模型和LLM提示，评估了跨语言检测器的性能。

📝 摘要（中文）

在大语言模型（LLMs）主导的信息过载时代，虚假信息的泛滥对公共讨论和社会福祉构成了重大威胁。当前一个关键问题是识别机器生成的新闻。本文构建了一个基准数据集，用于四种语言（英语、土耳其语、匈牙利语和波斯语）的神经新闻检测。该数据集包含了来自多个多语种生成器（包括零样本和微调设置）的输出，例如BloomZ、LLaMa-2、Mistral、Mixtral和GPT-4。 此外，我们试验了各种分类器，从基于语言特征的分类器到基于Transformer的先进模型和LLMs提示。我们展示了检测结果，旨在深入研究机器生成文本检测器在所有目标语言中的可解释性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）生成虚假新闻的问题。现有方法在跨语言环境下的检测能力不足，缺乏统一的基准数据集进行评估，难以保证检测器的鲁棒性和可解释性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多语种的神经新闻生成与检测基准数据集，并在此基础上评估各种分类器在不同语言环境下的性能。通过对比不同模型的表现，分析其在检测机器生成文本方面的优势和不足，从而为开发更有效的虚假新闻检测方法提供依据。

技术框架：整体框架包括两个主要部分：数据生成和模型评估。数据生成阶段，利用多种多语种生成模型（BloomZ、LLaMa-2、Mistral、Mixtral和GPT-4）生成新闻文本，涵盖英语、土耳其语、匈牙利语和波斯语。模型评估阶段，使用各种分类器（基于语言特征、Transformer模型和LLM提示）对生成的新闻文本进行检测，并分析其性能。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个多语种的神经新闻生成与检测基准数据集，该数据集包含了多种语言和生成模型，为跨语言虚假新闻检测的研究提供了统一的评估平台。此外，论文还对各种分类器在不同语言环境下的性能进行了深入分析，为开发更有效的虚假新闻检测方法提供了指导。

关键设计：在数据生成方面，论文采用了零样本和微调两种设置，以评估生成模型在不同条件下的性能。在模型评估方面，论文对比了多种分类器，包括基于语言特征的传统方法、基于Transformer的先进模型和LLM提示，以全面评估不同方法的优缺点。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了一个包含四种语言的神经新闻生成与检测基准数据集，并评估了多种分类器的性能。实验结果表明，不同的分类器在不同语言环境下的表现存在差异，Transformer模型和LLM提示在某些语言上表现出较好的检测效果（具体性能数据未知）。该研究为跨语言虚假新闻检测提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新闻媒体、社交平台等领域，用于自动检测和过滤机器生成的虚假新闻，维护健康的公共舆论环境。未来，可以进一步扩展数据集的语言种类和规模，并开发更先进的跨语言虚假新闻检测模型，提高检测的准确性和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

In the era dominated by information overload and its facilitation with Large Language Models (LLMs), the prevalence of misinformation poses a significant threat to public discourse and societal well-being. A critical concern at present involves the identification of machine-generated news. In this work, we take a significant step by introducing a benchmark dataset designed for neural news detection in four languages: English, Turkish, Hungarian, and Persian. The dataset incorporates outputs from multiple multilingual generators (in both, zero-shot and fine-tuned setups) such as BloomZ, LLaMa-2, Mistral, Mixtral, and GPT-4. Next, we experiment with a variety of classifiers, ranging from those based on linguistic features to advanced Transformer-based models and LLMs prompting. We present the detection results aiming to delve into the interpretablity and robustness of machine-generated texts detectors across all target languages.