Измерение реакции артефактов на текстовые детекторы, почитаемые машинами

Компьютерные науки > Расчеты и язык [представлен 9 октября 2026 года] Название: Измерение артефактной религенции в машинно-почитаемых текстовых детективах View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Детекторы спровоцированных машинами текстов почти идеально отражают научные показатели, что означает возможность проведения надежной дифференциации с этими детекторами человеческих и машинных документов. Мы изучили десять подмножеств научных документов из шести популярных ресурсов, и по некоторым из них видимая легкость является побочным эффектом того, как эти документы были сведены воедино. логистическая регрессия с использованием 27 поверхностных элементов достигла 0,833-0,997 макроF1, а на трех подмножествах арксива она превысила каждый детектор, который мы оцениваем с помощью F1-score 0.951-097. Самый сильный сигнал к детектору - это экстрактный артефакт PDF: человеческие тексты сохраняют свои первоначальные разрывы, в то время как полученные тексты извлекаются как единый блок проза. Этот сигнал, вместе с тремя другими элементами форматирования, показывает классы порознь на 0.996 AUC. Для того чтобы отличить контрольные показатели, содержащие такой сигнал, и детекторы, которые опираются на один из них, мы введем контрфактические данные формата: просто перезапечатывание машинописного абстрактного, не меняя ни одного слова обратное 20-27% правильного решения публичного детектора. Нормализация форматирования перед подготовкой сокращает разрыв в обобщении с 0,32 до 0,22. Что…