AI Generated Text Detection

📄 arXiv: 2601.03812v1 📥 PDF

作者: Adilkhan Alikhanov, Aidar Amangeldi, Diar Demeubay, Dilnaz Akhmetzhan, Nurbek Moldakhmetov, Omar Polat, Galymzhan Zharas

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-01-07

💡 一句话要点

评估AI文本检测方法，提出基于主题划分的基准测试，提升模型泛化能力。

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

关键词: AI文本检测 自然语言处理 主题分割 泛化能力 DistilBERT BiLSTM 学术诚信

📋 核心要点

  1. 现有AI文本检测方法在评估时存在信息泄露问题，导致模型在未见领域泛化能力不足。
  2. 提出基于主题的数据分割方法，构建统一的基准测试，防止模型记忆特定主题的信息。
  3. 实验结果表明，DistilBERT模型在ROC-AUC指标上表现最佳，验证了上下文语义建模的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型的快速发展导致AI生成文本激增，学生越来越多地使用LLM生成的内容作为自己的作品，这违反了学术诚信。本文评估了AI文本检测方法，包括传统机器学习模型和基于Transformer的架构。我们利用HC3和DAIGT v2两个数据集构建了一个统一的基准，并应用基于主题的数据分割来防止信息泄露，确保在未见领域中的鲁棒泛化能力。实验表明，TF-IDF逻辑回归实现了82.87%的合理基线准确率。但深度学习模型优于它，BiLSTM分类器实现了88.86%的准确率，而DistilBERT实现了类似的88.11%的准确率，并具有最高的ROC-AUC得分0.96，证明了最强的整体性能。结果表明，上下文语义建模明显优于词汇特征，并强调了通过适当的评估协议来减轻主题记忆的重要性。这项工作的局限性主要与数据集多样性和计算约束有关。在未来的工作中，我们计划扩展数据集多样性，并利用参数高效的微调方法，如LoRA。我们还计划探索更小或蒸馏的模型，并采用更有效的批处理策略和硬件感知优化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决AI生成文本的检测问题，特别是学生使用LLM生成内容冒充自己作品的情况。现有方法在评估时，由于训练集和测试集存在主题重叠，导致模型可能记忆特定主题的特征，而非真正理解AI生成文本的本质，从而在新的、未见主题上表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个更严格的评估基准，即基于主题的数据分割，来防止模型记忆特定主题的信息。这样可以更真实地反映模型在实际应用中的泛化能力，从而选择更可靠的AI文本检测方法。

技术框架：整体框架包括数据预处理、模型训练和评估三个主要阶段。首先，对HC3和DAIGT v2两个数据集进行清洗和整合。然后，根据文本的主题进行分割，确保训练集和测试集的主题不重叠。接着，训练包括TF-IDF逻辑回归、BiLSTM和DistilBERT在内的多种模型。最后，在基于主题分割的测试集上评估这些模型的性能，并比较它们的准确率和ROC-AUC等指标。

关键创新：最重要的技术创新点是基于主题的数据分割方法。这种方法能够有效防止模型记忆特定主题的信息，从而更准确地评估模型在未见领域中的泛化能力。与传统的随机分割方法相比，基于主题的分割能够更好地模拟实际应用场景，并选择出更鲁棒的AI文本检测模型。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用HC3和DAIGT v2两个数据集构建统一的基准测试；2) 使用TF-IDF逻辑回归作为基线模型；3) 采用BiLSTM和DistilBERT等深度学习模型进行比较；4) 使用准确率和ROC-AUC等指标评估模型性能；5) 未来计划探索LoRA等参数高效微调方法，以及更小或蒸馏的模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，DistilBERT模型在基于主题分割的测试集上取得了最佳的ROC-AUC得分0.96，准确率达到88.11%，优于TF-IDF逻辑回归的82.87%。BiLSTM模型也取得了88.86%的准确率。这些结果验证了上下文语义建模在AI文本检测中的有效性，并强调了基于主题分割的评估方法的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于教育领域，帮助检测学生作业中是否存在AI生成文本，维护学术诚信。此外，该技术还可用于内容审核、虚假信息检测等领域，识别和过滤AI生成的恶意内容，保障网络安全和信息安全。

📄 摘要（原文）

The rapid development of large language models has led to an increase in AI-generated text, with students increasingly using LLM-generated content as their own work, which violates academic integrity. This paper presents an evaluation of AI text detection methods, including both traditional machine learning models and transformer-based architectures. We utilize two datasets, HC3 and DAIGT v2, to build a unified benchmark and apply a topic-based data split to prevent information leakage. This approach ensures robust generalization across unseen domains. Our experiments show that TF-IDF logistic regression achieves a reasonable baseline accuracy of 82.87%. However, deep learning models outperform it. The BiLSTM classifier achieves an accuracy of 88.86%, while DistilBERT achieves a similar accuracy of 88.11% with the highest ROC-AUC score of 0.96, demonstrating the strongest overall performance. The results indicate that contextual semantic modeling is significantly superior to lexical features and highlight the importance of mitigating topic memorization through appropriate evaluation protocols. The limitations of this work are primarily related to dataset diversity and computational constraints. In future work, we plan to expand dataset diversity and utilize parameter-efficient fine-tuning methods such as LoRA. We also plan to explore smaller or distilled models and employ more efficient batching strategies and hardware-aware optimization.