#reviewer2 #nlp
Шутки в сторону, сегодня с коллегами ведем туториал по Artificial Text Detection на конференции INLG (15th International Natural Language Generation Conference)
Суть задачи: так как генерация текстов с помощью нейронных сетей неизбежно становится все лучше и лучше, все более актуальной становится задача детектирования "нечеловеческих" текстов.
По сути, чем лучше тексты "искусственные", тем сложнее становится задача.
Задача может быть как в формате бинарной классификации, так и мультиклассовой: отличить тексты, полученные генерацией, суммаризацией, переводом, переносом стиля и т.д. от натуральных текстов.
Когда в таких текстах есть ошибки, улавливаемые глазом, задача очевидна.
А вот когда ошибок нет?
Наши статьи по теме:
○ Findings of the The RuATD Shared Task 2022 on Artificial Text Detection in Russian arxiv
○ Artificial Text Detection via Examining the Topology of Attention Maps arxiv
Слайды будут тут: https://artificial-text-detection.github.io/
Шутки в сторону, сегодня с коллегами ведем туториал по Artificial Text Detection на конференции INLG (15th International Natural Language Generation Conference)
Суть задачи: так как генерация текстов с помощью нейронных сетей неизбежно становится все лучше и лучше, все более актуальной становится задача детектирования "нечеловеческих" текстов.
По сути, чем лучше тексты "искусственные", тем сложнее становится задача.
Задача может быть как в формате бинарной классификации, так и мультиклассовой: отличить тексты, полученные генерацией, суммаризацией, переводом, переносом стиля и т.д. от натуральных текстов.
Когда в таких текстах есть ошибки, улавливаемые глазом, задача очевидна.
А вот когда ошибок нет?
Наши статьи по теме:
○ Findings of the The RuATD Shared Task 2022 on Artificial Text Detection in Russian arxiv
○ Artificial Text Detection via Examining the Topology of Attention Maps arxiv
Слайды будут тут: https://artificial-text-detection.github.io/