摘要

本文探讨了在自然语言处理（NLP）领域中，如何有效区分人工智能（AI）生成的文本与人类作者创作的文本。随着大型语言模型（LLMs）在生成流畅文本方面的能力日益增强，其在新闻、教育和学术等领域的潜在滥用问题也日益凸显。SemEval 2024任务8旨在开发自动化系统，以识别机器生成的文本并检测其潜在的滥用情况。本文提出了一种基于RoBERTa-BiLSTM的分类器，该分类器能够将文本分类为AI生成或人类生成，并通过对比实验评估了其有效性。该研究对于推动自动文本检测系统的发展，应对机器生成文本滥用带来的挑战具有重要意义。

原理

本文采用的RoBERTa-BiLSTM模型结合了预训练语言模型RoBERTa和双向长短期记忆网络（BiLSTM）。RoBERTa作为预训练模型，能够捕捉输入句子的上下文信息，而BiLSTM则进一步处理这些信息，捕捉序列数据中的长期依赖关系。这种混合架构使得模型能够有效地捕捉细微的语言模式和语义线索，从而实现对AI生成文本和人类生成文本的准确分类。此外，模型在训练过程中采用了冻结和非冻结层的策略，以及低秩适配器（LoRA）技术，进一步优化了模型的性能和参数效率。

流程

本文的工作流程包括数据预处理、模型构建、训练和评估几个阶段。首先，对所有文本数据进行标准化预处理，包括分词、小写转换和去除标点符号等。接着，构建了多种基于RoBERTa的模型变体，包括全量微调的RoBERTa、使用LoRA的RoBERTa（冻结层）、结合LongFormer的LoRA、以及结合BiLSTM或GRU的RoBERTa等。在训练阶段，模型在包含多种AI生成和人类生成文本的数据集上进行训练。最后，通过在验证集和测试集上的性能评估，选择表现最佳的模型进行进一步分析和应用。

应用

本文提出的RoBERTa-BiLSTM模型在检测AI生成文本方面具有广泛的应用前景。它可以应用于内容审核、虚假信息检测和防止AI生成的恶意内容等多个领域。随着技术的进一步发展和优化，该模型有望在更多语言和更广泛的领域中实现有效应用，为维护网络内容的真实性和安全性提供有力支持。