Sui Generis: Large Language Models for Authorship Attribution and Verification in Latin

📄 arXiv: 2410.09245v1 📥 PDF

作者: Gleb Schmidt, Svetlana Gorovaia, Ivan P. Yamshchikov

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-11

备注: 9 pages, NLP4DH 2024

💡 一句话要点

利用大型语言模型解决拉丁语文本的作者身份归属与验证问题

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

关键词: 作者身份归属 作者身份验证 大型语言模型 拉丁语 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有作者身份验证方法在拉丁语等低资源语言上表现不佳，缺乏对语义信息的有效利用。
  2. 本文探索了大型语言模型在拉丁语作者身份验证中的潜力，无需复杂的特征工程即可实现零样本验证。
  3. 实验表明，LLM在特定情况下优于传统基线，但其决策过程难以解释和控制，易受语义影响。

📝 摘要（中文）

本文评估了大型语言模型（LLM）在教父时代拉丁语文本的作者身份归属和作者身份验证任务中的性能。研究表明，即使在没有复杂特征工程的短文本上，LLM也能在零样本作者身份验证中表现出稳健性。然而，这些模型也很容易被语义“误导”。实验还表明，与处理高资源现代语言的研究报告不同，引导模型进行作者身份分析和决策制定具有挑战性。虽然LLM在某些情况下能够击败传统的基线方法，但获得细致且真正可解释的决策至少需要大量的实验。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决拉丁语文本的作者身份归属和验证问题。现有方法，特别是针对低资源语言如拉丁语，通常依赖于手工设计的特征，泛化能力有限，且难以捕捉文本的深层语义信息。这些方法在处理短文本时表现更差，需要耗时的特征工程。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解和生成能力，直接对拉丁语文本进行作者身份分析，避免了传统方法中繁琐的特征工程。通过零样本学习的方式，使模型能够根据文本内容推断作者身份。

技术框架：本文采用预训练的LLM作为基础模型，直接输入拉丁语文本，并根据任务类型进行微调或提示工程。对于作者身份归属任务，模型预测文本的作者；对于作者身份验证任务，模型判断两段文本是否由同一作者撰写。没有明确提及具体的架构，但暗示使用了现成的LLM。

关键创新：本文的关键创新在于将LLM应用于拉丁语作者身份验证这一低资源场景，并探索了LLM在零样本学习下的性能。与传统方法相比，LLM能够自动学习文本的语义特征，无需人工干预，并且在一定程度上表现出更好的泛化能力。

关键设计：论文中没有详细描述关键设计细节，例如具体的损失函数或网络结构。实验主要集中在评估不同LLM在作者身份归属和验证任务上的性能，以及分析模型决策过程中的偏差和局限性。提示工程的具体方式也未详细说明，但强调了引导模型进行作者身份分析的挑战性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在特定情况下，LLM能够击败传统的基线方法，无需复杂的特征工程即可实现零样本作者身份验证。然而，模型容易受到语义误导，且其决策过程难以解释和控制。引导模型进行作者身份分析和决策制定仍然是一个挑战。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于古代文献研究、历史学、文学分析等领域，帮助学者确定古代拉丁语文本的作者身份，从而更好地理解历史事件和文化背景。此外，该方法也可推广到其他低资源语言的作者身份验证任务中，具有重要的学术价值。

📄 摘要（原文）

This paper evaluates the performance of Large Language Models (LLMs) in authorship attribution and authorship verification tasks for Latin texts of the Patristic Era. The study showcases that LLMs can be robust in zero-shot authorship verification even on short texts without sophisticated feature engineering. Yet, the models can also be easily "mislead" by semantics. The experiments also demonstrate that steering the model's authorship analysis and decision-making is challenging, unlike what is reported in the studies dealing with high-resource modern languages. Although LLMs prove to be able to beat, under certain circumstances, the traditional baselines, obtaining a nuanced and truly explainable decision requires at best a lot of experimentation.