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估计顺序相关文学特征在文本分类中的影响：一种以数据为中心的假设检验方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新颖的布朗桥连贯度量指标（BBScore），用于评估文本的局部和整体连贯性，避免了端到端模型训练。该指标与简单分类组件结合时表现优异，能够有效区分大型语言模型与人类撰写的文档，并展示了检测不同模型撰写风格的能力。
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关键要点
- 介绍了一种新颖的布朗桥连贯度量指标(BBScore)。
- BBScore能够评估文本的局部和整体连贯性。
- 该指标避免了端到端模型训练的需要。
- 与简单分类组件结合时，BBScore表现优异，达到最先进技术水平。
- 成功区分了大型语言模型与人类撰写的文档。
- 展示了检测不同大型语言模型撰写风格的能力，凸显潜在泛化能力。
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