A Bayesian Approach to Harnessing the Power of LLMs in Authorship Attribution

📄 arXiv: 2410.21716v1 📥 PDF

作者: Zhengmian Hu, Tong Zheng, Heng Huang

分类: cs.CL, cs.AI, stat.AP

发布日期: 2024-10-29

💡 一句话要点

提出基于贝叶斯方法的LLM作者身份识别框架，实现卓越的单样本分类精度

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

关键词: 作者身份识别 大型语言模型 贝叶斯方法 单样本学习 法庭语言学

📋 核心要点

  1. 传统作者身份识别方法依赖人工特征，无法有效捕捉长距离文本关联，效果受限。
  2. 论文提出一种基于贝叶斯方法的LLM作者身份识别框架，利用LLM的概率输出进行推理。
  3. 实验结果表明，该方法在单样本作者身份识别任务中取得了显著的准确率提升，达到85%。

📝 摘要（中文）

作者身份识别旨在确定文档的作者。传统方法严重依赖手动特征，难以捕捉长程相关性，限制了其有效性。最近的研究利用预训练语言模型的文本嵌入，但需要在标注数据上进行大量微调，这带来了数据依赖性和有限可解释性的挑战。大型语言模型（LLM）凭借其深度推理能力和维持长程文本关联的能力，提供了一种有前景的替代方案。本研究探索了预训练LLM在单样本作者身份识别中的潜力，特别是利用贝叶斯方法和LLM的概率输出。我们的方法计算文本蕴含作者先前写作的概率，反映了对作者身份更细致的理解。仅使用Llama-3-70B等预训练模型，我们在IMDb和博客数据集上的结果显示，在十位作者的单样本作者身份分类中，准确率高达85%。我们的发现为使用LLM进行单样本作者身份分析设定了新的基线，并扩展了这些模型在法庭语言学中的应用范围。这项工作还包括广泛的消融研究，以验证我们的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决作者身份识别问题，即给定一篇文档，确定其作者。现有方法，如基于人工特征的方法，难以捕捉长距离依赖关系；而基于预训练语言模型微调的方法，则需要大量的标注数据，且可解释性较差。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的推理能力和长程文本关联能力，结合贝叶斯方法，计算文本蕴含作者先前写作的概率。这种方法无需大量微调，且能提供更细致的作者身份理解。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 输入待识别文本和候选作者的先前作品；2) 利用LLM计算待识别文本蕴含候选作者先前作品的概率；3) 使用贝叶斯方法，基于LLM的概率输出，计算该文本属于每个候选作者的后验概率；4) 选择后验概率最高的作者作为识别结果。

关键创新：该方法最重要的创新点在于，它将LLM的概率输出与贝叶斯方法相结合，用于作者身份识别。这种方法充分利用了LLM的推理能力，同时避免了对大量标注数据的依赖。此外，该方法还提供了一种更细致的作者身份理解，即通过计算文本蕴含作者先前写作的概率来判断作者身份。

关键设计：论文使用了Llama-3-70B作为LLM，并将其用于计算文本蕴含关系的概率。具体而言，论文设计了一个prompt，将待识别文本和候选作者的先前作品输入LLM，然后从LLM的输出中提取蕴含关系的概率。此外，论文还使用了贝叶斯公式来计算后验概率，并对先验概率进行了合理的设置。

📊 实验亮点

该研究在IMDb和博客数据集上进行了实验，结果表明，仅使用预训练的Llama-3-70B模型，该方法在单样本作者身份分类任务中取得了高达85%的准确率。这一结果显著优于传统方法，并为使用LLM进行单样本作者身份分析设定了新的基线。此外，消融实验验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于法庭语言学、版权鉴定、网络安全等领域。例如，在法庭语言学中，可以利用该方法辅助判断匿名信件或文件的作者身份；在版权鉴定中，可以用于识别抄袭作品的作者；在网络安全领域，可以用于追踪恶意信息的发布者。该研究的未来影响在于，它为利用LLM进行作者身份识别提供了一种新的思路，并有望推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Authorship attribution aims to identify the origin or author of a document. Traditional approaches have heavily relied on manual features and fail to capture long-range correlations, limiting their effectiveness. Recent advancements leverage text embeddings from pre-trained language models, which require significant fine-tuning on labeled data, posing challenges in data dependency and limited interpretability. Large Language Models (LLMs), with their deep reasoning capabilities and ability to maintain long-range textual associations, offer a promising alternative. This study explores the potential of pre-trained LLMs in one-shot authorship attribution, specifically utilizing Bayesian approaches and probability outputs of LLMs. Our methodology calculates the probability that a text entails previous writings of an author, reflecting a more nuanced understanding of authorship. By utilizing only pre-trained models such as Llama-3-70B, our results on the IMDb and blog datasets show an impressive 85\% accuracy in one-shot authorship classification across ten authors. Our findings set new baselines for one-shot authorship analysis using LLMs and expand the application scope of these models in forensic linguistics. This work also includes extensive ablation studies to validate our approach.