Evaluating the Efficacy of Hybrid Deep Learning Models in Distinguishing AI-Generated Text

要約

私の研究では、最先端のハイブリッド深層学習モデルを使用して、AI が生成したテキストと人間の書き込みを正確に区別する方法を調査しています。
私は、さまざまなソースからの AI と人間のテキストで構成され、それぞれに指示がタグ付けされた慎重に選択されたデータセットを利用する、堅牢な方法論を適用しました。
高度な自然言語処理技術により、テキストの特徴の分析が容易になりました。
高度なニューラル ネットワークを組み合わせたカスタム モデルにより、AI と人間のコンテンツ間の微妙な違いを検出できるようになりました。

要約(オリジナル)

My research investigates the use of cutting-edge hybrid deep learning models to accurately differentiate between AI-generated text and human writing. I applied a robust methodology, utilising a carefully selected dataset comprising AI and human texts from various sources, each tagged with instructions. Advanced natural language processing techniques facilitated the analysis of textual features. Combining sophisticated neural networks, the custom model enabled it to detect nuanced differences between AI and human content.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google