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基于语言特征集成学习的大语言模型生成文本检测
1
作者
项慧
薛鋆豪
郝玲昕
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第7期1098-1109,共12页
大语言模型的快速发展为日常生活和工作提供了极大的便利,但也为个人和社会带来了挑战。因此,迫切需要能够检测大语言模型生成文本的检测器。为了兼具良好的检测性能和泛化能力,文章提出了一种基于语言特征集成学习的大语言模型生成文...
大语言模型的快速发展为日常生活和工作提供了极大的便利,但也为个人和社会带来了挑战。因此,迫切需要能够检测大语言模型生成文本的检测器。为了兼具良好的检测性能和泛化能力,文章提出了一种基于语言特征集成学习的大语言模型生成文本检测方法EBF Detection。EBF Detection融合了微调预训练语言模型和高阶自然语言统计特征,利用判决机制,实现了大语言模型生成文本检测。实验结果显示,EBF Detection不仅在域内数据上平均的检测准确率达到了98.72%,而且在域外数据上的平均检测准确率达到了96.79%。
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关键词
大语言模型
大语言模型生成文本检测
集成学习
语言特征
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题名
基于语言特征集成学习的大语言模型生成文本检测
1
作者
项慧
薛鋆豪
郝玲昕
机构
杭州电子科技大学网络空间安全学院
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第7期1098-1109,共12页
基金
国家自然科学基金[61772162]
浙江省重点研发计划[2023C03198]。
文摘
大语言模型的快速发展为日常生活和工作提供了极大的便利,但也为个人和社会带来了挑战。因此,迫切需要能够检测大语言模型生成文本的检测器。为了兼具良好的检测性能和泛化能力,文章提出了一种基于语言特征集成学习的大语言模型生成文本检测方法EBF Detection。EBF Detection融合了微调预训练语言模型和高阶自然语言统计特征,利用判决机制,实现了大语言模型生成文本检测。实验结果显示,EBF Detection不仅在域内数据上平均的检测准确率达到了98.72%,而且在域外数据上的平均检测准确率达到了96.79%。
关键词
大语言模型
大语言模型生成文本检测
集成学习
语言特征
Keywords
large language model
LLM-generated text detection
ensemble learning
linguistic feature
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语言特征集成学习的大语言模型生成文本检测
项慧
薛鋆豪
郝玲昕
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024
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