Autorenattribution in der Ära der Großen Sprachmodelle: Herausforderungen und Methoden

Einführung

Die Fähigkeit, die Autorschaft eines Textes genau zu bestimmen, ist entscheidend, um die Integrität digitaler Inhalte zu wahren, forensische Untersuchungen zu verbessern und die Risiken von Desinformationen und Plagiaten zu mindern. Die rasante Entwicklung von Großen Sprachmodellen (LLMs) hat jedoch die Grenzen zwischen menschlicher und maschineller Autorschaft verwischt und stellt traditionelle Methoden vor erhebliche Herausforderungen. Dieser Artikel untersucht die neuesten Forschungsergebnisse zur Autorenattribution im Zeitalter der LLMs und beleuchtet dabei die wichtigsten Probleme, Methoden und Herausforderungen in diesem Bereich.

Historische Entwicklung der Autorenanalyse

Die Autorenanalyse, auch als Stilometrie bekannt, ist das Studium von Schreibstilen, um die Autorschaft eines Textes zu bestimmen. Historisch gesehen basierten frühe Methoden auf menschlicher Expertise, um Autoren zu unterscheiden (Mosteller und Wallace, 1963). Später entwickelte sich die Stilometrie, die verschiedene Merkmale zur Quantifizierung von Schreibstilen entwickelte (Holmes, 1994). Mit der Zeit wurden regelbasierte linguistische Methoden und statistische Algorithmen eingeführt, die es ermöglichten, Daten mit höheren Dimensionen zu verarbeiten und ausdrucksstärkere Repräsentationen zu erstellen (Bozkurt et al., 2007; Seroussi et al., 2014).

Herausforderungen traditioneller Methoden

Traditionelle statistische Methoden zur Autorenattribution haben in der Regel eine hohe Abhängigkeit von umfangreicher Textvorverarbeitung und Merkmalsauswahl. Diese Ansätze zeigen jedoch signifikante Leistungseinbußen bei der Anwendung in domänenübergreifenden Szenarien und bei kürzeren Texten (Eder, 2015; Grieve et al., 2019). Zudem ist ihre Erklärbarkeit begrenzt, was ihre praktische Anwendbarkeit einschränkt.

Die Rolle von Großen Sprachmodellen (LLMs)

Mit der Einführung von vortrainierten Sprachmodellen (PTMs) wie BERT und GPT hat sich die Landschaft der Autorenattribution verändert. Diese Modelle nutzen Textemebeddings, die auf großen Textkorpora vortrainiert wurden, und haben sich in domänenspezifischen Anwendungen als effektiv erwiesen. Obwohl diese Modelle in domänenübergreifenden Szenarien oft an Leistung verlieren, bieten sie dennoch ein großes Potenzial für die Autorenanalyse (Rivera-Soto et al., 2021).

Zero-Shot-Autorenverifikation

Eine der größten Herausforderungen bei der Autorenattribution besteht darin, die Verifikation der Autorschaft ohne domänenspezifisches Feintuning durchzuführen. Große Sprachmodelle haben gezeigt, dass sie in der Lage sind, in Szenarien mit begrenzten Ressourcen effektiv zu arbeiten, indem sie Zero-Shot-Learning verwenden (Kojima et al., 2022).

Linguistisch informierte Prompting-Technik (LIP)

Eine neue Technik namens Linguistically Informed Prompting (LIP) nutzt die inhärente linguistische Wissensbasis von LLMs, um subtile stilistische Nuancen und linguistische Muster zu erkennen, die für die individuelle Autorschaft charakteristisch sind. Diese Methode führt zu einer verbesserten Genauigkeit und Erklärbarkeit bei der Autorenanalyse.

Empirische Bewertung und Ergebnisse

Unsere empirische Bewertung umfasste Daten aus verschiedenen Genres und Themen, um die Robustheit und Vielseitigkeit von LLMs zu validieren. Die Ergebnisse zeigen, dass LLMs in der Lage sind, Zero-Shot-Autorenverifikation und -attribution effektiv durchzuführen, wodurch das Bedürfnis nach Feintuning entfällt. Mit der Einführung von linguistischer Führung konnten LLMs ihre Fähigkeiten in der Autorenanalyse weiter ausbauen, wobei unsere LIP-Technik einen neuen Benchmark für LLM-basierte Autorenvorhersagen setzt.

Wichtige Beiträge dieser Arbeit

- Umfassende Bewertung von LLMs in Aufgaben der Autorenattribution und -verifikation. - Entwicklung einer Pipeline für die Autorenanalyse mit LLMs, die Datensatzvorbereitung, Basisimplementierung und Bewertung umfasst. - Verbesserung der Erklärbarkeit der Autorenanalyse durch detaillierte Analyse der linguistischen Merkmale.

Schlussfolgerungen und zukünftige Forschung

Die Ergebnisse dieser Studie zeigen das Potenzial von LLMs für die Autorenattribution und -verifikation auf, insbesondere in Szenarien mit begrenzten Ressourcen. Zukünftige Forschung könnte sich auf die Verbesserung der Domänenübergreifenden Leistung und die Integration weiterer linguistischer Merkmale konzentrieren, um die Erklärbarkeit und Genauigkeit weiter zu verbessern.

Offene Probleme und zukünftige Forschungsrichtungen

- Generalisierung über verschiedene Domänen hinweg. - Verbesserung der Erklärbarkeit der Modelle. - Integration expliziter linguistischer Merkmale zur Steuerung des Entscheidungsprozesses von LLMs.

Bibliographie

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