この研究ではTransformerベースモデルや統計的機械学習手法など幅広い手法を採用し、「Binary Human-Written vs. Machine-Generated Text Classification」、「Multi-Way Machine-Generated Text Classification」、「Human-Machine Mixed Text Detection」という3つのサブタスクへ取り組みました。
特にSubtask CではTF-IDF, PPMI, RoBERTa等多く手法・技術利用しながら混合文章内部変換点予測精度向上へ努力しています。
これら斬新並び最先端技術及び戦略導入から見て本稿は人間・AI生成コンテント識別問題解決方面全体的進展促進及び重要洞察提供しています。
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SemEval-2024 Task 8: Performance Analysis of Transformer-based Models on Machine-Generated Text Detection