TrustAI at SemEval-2024 Task 8: A Comprehensive Analysis of Multi-domain Machine Generated Text Detection Techniques

这篇论文讨论了大型语言模型（LLMs）在各种用户查询中生成流畅内容的显著能力，但也引发了关于错误信息和个人信息泄露的担忧。为了检测各种单语和多语域中的机器生成文本，作者提出了SemEval2024 Task8的方法。研究综合分析了各种检测机器生成文本的方法，包括统计、神经和预训练模型方法。作者还详细介绍了实验设置，并进行了深入的误差分析，以评估这些方法的有效性。作者的方法在子任务A单语测试集上获得了86.9％的准确率，子任务B为83.7％。此外，作者还强调了未来研究中需要考虑的挑战和重要因素。

本论文的问题是如何检测不同领域、单语和多语境下的机器生成文本，以解决大语言模型在误导和个人信息泄露方面的问题。这是一个新问题。

论文使用统计学、神经网络和预训练模型等多种方法来检测机器生成文本，并详细介绍了实验设计和错误分析。相比当前研究，本论文的关键思路在于综合运用多种方法来检测机器生成文本。

本论文的实验结果表明，其方法在单语和多语境下的准确率分别为86.9%和83.7%。此外，本论文还强调了未来研究中需要考虑的挑战和关键因素。本论文的数据集和代码也已经开源。

最近相关研究包括：1. "Detecting Machine-Generated Text Using Neural Networks"；2. "Identifying Machine-Generated Text with Statistical Methods"；3. "A Survey of Methods for Detecting Machine-Generated Text"等。