检测文档级同义改写的机器生成内容:模仿人类写作风格并结合语篇特征

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内容提要

该研究提出了一种新方法和数据集,以改善机器生成内容检测器在同义改写文本处理中的不足。通过使用MhBART和DTransformer模型,并结合语篇分析,显著提升了检测性能。

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关键要点

  • 该研究提出了一种新方法和数据集,以改善机器生成内容检测器的性能。
  • 研究重点在于处理同义改写文本中的隐性和结构特征。
  • 使用了MhBART和DTransformer模型,结合语篇分析。
  • 在paraLFQA和paraWP数据集上,检测性能分别提高了15.5%和4%。
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