확률 과정 기반 시퀀스 평가에 대한 연구

본 논문에서는 텍스트 시퀀스의 일관성을 평가하는 새로운 지표인 SPM(Stochastic Process Metric)과 확률적 표현을 효과적으로 학습하는 SP Encoder(Stochastic Process Encoder)를 제안합니다. SPM은 텍스트 길이에 의존하지 않고 일관성을 측정하며, 인간이 작성한 텍스트와 AI가 생성한 텍스트를 구별하는 데 유용합니다. SP Encoder는 잠재 공간의 구조적 및 시간적 의존성을 효과적으로 학습하여 O.O.D. (Out-of-Domain) 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.