CoheMark: A Novel Sentence-Level Watermark for Enhanced Text Quality
作者: Junyan Zhang, Shuliang Liu, Aiwei Liu, Yubo Gao, Jungang Li, Xiaojie Gu, Xuming Hu
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-24
备注: Published at the 1st workshop on GenAI Watermarking, collocated with ICLR 2025
💡 一句话要点
CoheMark：一种增强文本质量的新型句子级水印方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 句子级水印 文本质量 模糊C均值聚类 语言模型 内容溯源
📋 核心要点
- 现有句子级水印技术依赖任意分割或生成，限制了可用句子，影响文本质量。
- CoheMark利用句子间的内聚关系，通过模糊C均值聚类和特定选择标准嵌入水印。
- 实验表明，CoheMark在保证文本质量的同时，实现了强大的水印强度。
📝 摘要（中文）
水印技术是一种用于追踪大型语言模型生成内容使用情况的方法。句子级水印有助于保持单个句子内的语义完整性，同时保持更高的鲁棒性。然而，许多现有的句子级水印技术依赖于任意分割或生成过程来嵌入水印，这会限制合适句子的可用性，进而损害生成响应的质量。为了解决在高文本质量和鲁棒水印检测之间取得平衡的挑战，我们提出了一种先进的句子级水印技术CoheMark，它利用句子之间的内聚关系来实现更好的逻辑流畅性。CoheMark的核心方法包括通过训练的模糊C均值聚类选择句子，并应用特定的下一句选择标准。实验评估表明，CoheMark在对文本质量影响最小的情况下，实现了强大的水印强度。
🔬 方法详解
问题定义：现有句子级水印方法在嵌入水印时，常常需要对句子进行任意分割或者依赖额外的生成过程。这种做法的痛点在于，它限制了可以嵌入水印的句子的选择范围，导致最终生成的文本质量下降，例如逻辑不流畅、语义不连贯等。因此，如何在保证水印鲁棒性的同时，尽可能地减少对文本质量的影响，是该论文要解决的核心问题。
核心思路：CoheMark的核心思路是利用句子之间的内聚关系，选择那些与其他句子关联性强的句子来嵌入水印。通过这种方式，可以最大限度地减少水印嵌入对文本逻辑流畅性的影响。具体来说，该方法首先使用模糊C均值聚类来识别具有相似语义的句子簇，然后根据特定的下一句选择标准，在这些句子簇中选择合适的句子来嵌入水印。
技术框架：CoheMark的整体框架主要包含以下几个阶段：1) 句子嵌入：使用预训练的语言模型（如BERT）将文本中的每个句子转换为向量表示。2) 模糊C均值聚类：利用模糊C均值聚类算法，将句子向量聚类成若干个簇，每个簇内的句子具有较高的语义相似性。3) 句子选择：在每个簇内，根据特定的下一句选择标准，选择最适合嵌入水印的句子。4) 水印嵌入：将水印信息嵌入到选定的句子中。5) 文本生成：将嵌入水印的句子与其他句子组合，生成最终的文本。
关键创新：CoheMark的关键创新在于它利用了句子之间的内聚关系来指导水印的嵌入过程。与现有方法相比，CoheMark避免了对句子进行任意分割或依赖额外的生成过程，从而减少了对文本质量的影响。此外，CoheMark使用模糊C均值聚类来识别具有相似语义的句子簇，这使得该方法能够更准确地选择适合嵌入水印的句子。
关键设计：CoheMark的关键设计包括：1) 模糊C均值聚类的参数设置：需要确定聚类的簇数C，以及模糊指数m。这些参数会影响聚类的效果，需要根据具体的文本数据进行调整。2) 下一句选择标准：需要设计合适的标准来选择最适合嵌入水印的句子。例如，可以选择与其他句子关联性最强的句子，或者选择长度适中的句子。3) 水印嵌入方法：可以使用各种现有的水印嵌入方法，例如基于词汇替换的方法，或者基于语义编码的方法。论文中具体使用的水印嵌入方法未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CoheMark通过利用句子间的内聚关系，在保证文本质量的同时实现了强大的水印强度。具体实验数据未知，但论文强调该方法在对文本质量影响最小的情况下，实现了鲁棒的水印检测，优于依赖任意分割或生成过程的传统方法。该方法为高质量文本水印嵌入提供了一种新的思路。
🎯 应用场景
CoheMark技术可应用于各种需要追踪大型语言模型生成内容使用情况的场景，例如版权保护、内容溯源、防止恶意信息传播等。该技术可以帮助内容创作者和平台更好地管理和保护自己的知识产权，同时也可以提高用户对生成内容的信任度。未来，该技术有望在内容安全领域发挥更大的作用。
📄 摘要（原文）
Watermarking technology is a method used to trace the usage of content generated by large language models. Sentence-level watermarking aids in preserving the semantic integrity within individual sentences while maintaining greater robustness. However, many existing sentence-level watermarking techniques depend on arbitrary segmentation or generation processes to embed watermarks, which can limit the availability of appropriate sentences. This limitation, in turn, compromises the quality of the generated response. To address the challenge of balancing high text quality with robust watermark detection, we propose CoheMark, an advanced sentence-level watermarking technique that exploits the cohesive relationships between sentences for better logical fluency. The core methodology of CoheMark involves selecting sentences through trained fuzzy c-means clustering and applying specific next sentence selection criteria. Experimental evaluations demonstrate that CoheMark achieves strong watermark strength while exerting minimal impact on text quality.